三萬字盤點 Spring 九大核心基礎功能
大家好，我是三友~~今天來跟大家聊一聊Spring的9大核心基礎功能。話不多說，先上目錄：圖片友情提示，本文過長，建議收藏，嘿嘿嘿！一、資源管理資源管理是Spring的一個核心的基礎功能，不
本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。
這年頭，AI玩家們想找到合適的圖像數據集，簡直是越來越難了。
不僅數據質量參差不齊，合適的數據類型也難找（如光流圖、深度圖等）。
為了解決這些問題，來自谷歌、MIT、DeepMind、MILA和劍橋大學等11家機構的34名研究人員，聯手打造了一個名叫Kubric的數據集生成器，不僅能自己渲染，而且圖像效果也非常真實。
不僅各種圖像數據都能做，像語義分割、深度圖或光流圖這種“特殊數據”都能一鍵生成：
還能控制渲染的真實度，渲染出的視頻可以達到以假亂真的效果：
據作者們表示，目前Kubric支持13類CV任務的數據類型生成，效果也不比用已有數據集訓練出來的差。
這樣的一個數據集生成器，到底要怎么上手？
可生成13類CV任務所需數據
先來看看這個Kubric數據集生成器究竟是個啥。
簡單來說，它有點像是一個專為圖像AI打造的“數據車間”，基于跨平臺開源物理引擎PyBullet和3D圖像渲染軟件Blender打造。
其中，PyBullet給用戶提供了一個模擬3D物體運動的平臺，例如兩個球之間的彈性碰撞參數就可以用它來模擬。（當然，除了PyBullet以外，也可以擴展到其他物理引擎如MuJoCo上）
Blender則是一個渲染3D動畫的平臺，但它的優勢在于操作方便，而且既可以做出照片級逼真的渲染圖像，也可以輸出3D動畫效果。（例如有設計師拿它設計服裝紋理）
可能這時候你會問，Kubric相比自己手動渲染視頻或圖像數據集，方便在哪？
一方面，Kubric自帶一系列預處理的基礎圖像數據庫。
除了11個基礎3D模型以外：
還內置了Google Scanned Objects（GSO）室內家具物品數據集中的一系列模型，以及包含背景、光照、材料紋理等參數的Polyhaven數據集，還有ShapeNet數據集等（包含55種常見的物品類型及51300個3D模型）。
也就是說，如果你對渲染不太了解，也能利用內置的數據庫快速生成想要的圖像。
另一方面，Kubric直接提供了從“渲染數據”到輸出“AI訓練數據”的管道，省去了將渲染圖像轉成特殊數據（如深度圖、光流圖）、或是額外收集如視場、相機參數、光照等數據的麻煩。
這也使得Kubric支持生成13類CV任務所需的圖像數據，具體包括光流、NeRF、姿態估計、3D重建等。
沒錯，即使這些生成的圖像中有2D也有3D類型，需要的數據量也從MB到TB級別不等，但Kubric都能滿足。
嗯，作者們還專門針對各種視覺任務，用Kubric生成的數據集一個個試了試，強調“用他們生成的數據集效果更好”。
△Kubric生成的光流圖
那么，這樣的數據集生成器究竟要怎么用呢？
自帶Python接口
作者提供了一些簡單的操作流程。
在安裝之后，第一步就是創建默認場景：
然后，再通過這兩步，分別創建一塊地板、和一個球體（也可以換成其他形狀）：
接下來就是在場景中加一個照明，以及渲染攝像頭采集圖像：
導出文件后，就能獲取一個3D球體的圖像了：
△Blender中的效果
如果需要深度圖、灰度圖等特殊圖層的話，也是幾行代碼就能搞定：
比自己手動導出要更方便一些：
當然，如果還是感覺上手較難，作者也直接提供了示例代碼，改改參數就能用：
在原基礎上，再加5行代碼就能直接運行出動態視頻版：
看起來，做完數據集后，即使不懂渲染的也能成為半個行家了（doge）
目前新的一批內置數據集還在施工中，感興趣的小伙伴可以先上手試玩~
項目地址：
https://github.com/google-research/kubric
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2203.03570
本文鏈接：http://www.yifxia.cn/showinfo-119-2224-0.html這個CV數據集生成器火了，支持13類CV任務，DeepMind等打造
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