Crunchfish AB (publ) hat sein neuestes Software-Tool für Deep Learning vorgestellt, das die Verwendung synthetischer Bilddaten zur Erzeugung von Anmerkungen zu realen Bildern ermöglicht – image domain transfer. Das neue Tool ist Teil eines umfassenden Bilddatenmanagementsystems, das alle Schritte von der Erstellung synthetischer Bilddaten bis zur Übertragung von realen Bildern für Deep Learning umfasst. Ein entscheidender Teil der Crunchfish Skeleton Platform - die Handverfolgung und Gesteninteraktion ermöglicht - ist die Erstellung von Trainingsdaten für Deep Learning und neuronale Netzwerke.

Alle Trainingsdaten müssen beschriftet werden. Bei Millionen von Bildern ist die manuelle Beschriftung extrem zeitaufwändig. Deshalb hat Crunchfish ein Tool entwickelt, das automatisch beschriftete Bilder mit hoher Genauigkeit zu einem winzigen Bruchteil der Zeit im Vergleich zur manuellen Beschriftung erzeugt. Dadurch wird der mühsame Anmerkungsprozess radikal verkürzt.

Zuverlässige und robuste Bilddaten sind für Deep Learning unerlässlich, weshalb eine große Anzahl hochwertiger Bilder benötigt wird. Diese Daten umfassen sowohl Bildströme von echten Händen als auch synthetische Daten. Durch einen photogrammetrischen Scan einer Hand wird ein 3D-Modell erstellt und zur Erzeugung synthetischer Bilddaten verwendet.

Die Handobjekte in diesen Daten können dann manipuliert werden, indem man eine animierte Anatomie hinzufügt und eine Vielzahl von Parametern wie Größe, Alter, Farbe, Schatten, Lichteffekte usw. verändert. Auf diese Weise wird eine Vielzahl von Bildern erstellt, um eine Vielfalt von Dateninhalten zu gewährleisten. Das Crunchfish-Tool zur Übertragung von Bilddomänen generiert Daten für Deep Learning in einer neuen Domäne - wie z.B. Infrarotkameras – ohne jegliche manuelle Arbeit, nur mit synthetischen Daten.

Änderungen und das Hinzufügen neuer Trainingsdaten können innerhalb von Tagen statt Monaten durchgeführt werden, was die vielseitige Crunchfish Skeleton Plattform sehr viel effizienter macht.