NVIDIA Omniverse™️ Replicator - NVIDIA

NVIDIA Omniverse™ Replicator とは

NVIDIA Omniverse™ Replicatorは、Omniverseプラットフォームで構築された仮想空間上で、AIモデル学習に使用するデータセット生成を可能にする合成データ生成フレームワークです。

AIモデルのトレーニングには、膨大な量と種類のデータセットが必要になります。十分なデータセットを収集するには、コストと時間がかかるうえ、場所によっては困難や危険を伴う場合もあります。Omniverse Replicatorを利用すると、物体の配置位置、角度、ライティング、カメラ、テクスチャー等、多様な条件設定下でAI学習に用いるデータセット画像を自動で生成することができ、生成されるデータセット画像は、バウンディングボックス、深度、セグメンテーション等の複数フォーマットに対応しています。

Omniverse Replicatorの特長

データセットを作成する環境にはOmniverseで作成したフォトリアルな仮想空間をインポートして使用することが可能です。レストラン、オフィス、屋外、倉庫など実際にロボットを走行させる施設の仮想空間を使用し、さまざまな条件の撮影環境を構築することができます。仮想空間内ではカメラアングルも自由に設定できますので、多様なシーンを再現したデータセット画像を生成することが可能です。

レストラン

マクニカの倉庫

主な機能

Semantics Schema Editor：ラベル情報の付加

AIの学習に使用するデータセットには、シーンを撮影した元画像に対して、そのシーン内の物体にラベルを付加した教師データも併せて準備が必要となる場合があります。Semantics Schema Editorを使用すると、仮想空間内の物体に対して教師データの生成に必要なラベル情報を簡単に付加することが可能です。

■実施例

Semantics Schema Editorのタブ内で、ラベル名 ”cone”を指定

Synthetic Data Visualizer：データセットの可視化

AIの学習に使用するデータセットの教師データは、物体の座標を示すバウンディングボックスや物体の存在領域を色分けするセグメンテーションなど、多様なデータフォーマットが利用されています。Synthetic Data Visualizerを使用すると、仮想空間内でラベル付けされた物体をさまざまなデータフォーマットで表示することが可能です。

■実施例

データフォーマットとしてバウンディングボックスとセグメンテーションを指定すると、両方の出力画像イメージを表示

Synthetic Data Recorder：データセットの出力

仮想空間内で撮影したいシーンを再現し、出力されるデータセットのイメージ画像を確認した後は、実際に撮影画像と教師データをペアにしたデータセット画像を生成します。Synthetic Data Recorderを使用すると、撮影画像枚数等の設定をして自動でデータセット画像のファイル出力が可能になります。

■実施例

撮影画像枚数を100枚に設定してデータセット画像を生成

ランダムパラメーター：シーンバリエーションの生成

Omniverse Replicatorでは、仮想空間上でシミュレーション環境のシーンを定義するさまざまなパラメーターをランダムに変化させることが可能です。オブジェクトの位置、サイズ、色のパラメーターバリエーションに加えてカメラアングルや光源条件など、一つの撮影シーンから多様なバリエーションのデータセットを自動で生成することが可能です。