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State detection using machine-learning model trained on simulated image data

机译:使用在模拟图像数据上训练的机器学习模型进行状态检测

摘要

A set of virtual images can be generated based on one or more real images and target rendering specifications, such that the set of virtual images correspond to (for example) different rendering specifications (or combinations thereof) than do the real images. An image style can be transferred to the at least some of the virtual images of the set of virtual images to generate a stylized virtual image. A machine-learning model can be trained using a plurality of stylized virtual images. Another real image can then be processed using the trained machine-learning model. The processing can include segmenting the other real image to detect whether and/or which objects are represented (and/or a state of the object). The object data can then be used to identify (for example) a state of a procedure.
机译:可以基于一个或多个真实图像和目标渲染规范来生成一组虚拟图像,使得该组虚拟图像与真实图像相比对应于(例如)不同的渲染规范(或其组合)。可以将图像样式转移到一组虚拟图像中的至少一些虚拟图像上,以生成风格化的虚拟图像。可以使用多个风格化的虚拟图像来训练机器学习模型。然后可以使用经过训练的机器学习模型来处理另一个真实图像。该处理可以包括分割另一个真实图像以检测是否和/或哪些对象被表示(和/或对象的状态)。然后可以使用对象数据来识别(例如)过程的状态。

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