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Generation of synthetic datasets for machine learning models

机译:机器学习模型的合成数据集生成

摘要

Methods are provided for training and validating deep learning models for visual search and related tasks as they pertain to fashion items such as garments. The methods presented address the special needs of visual search as it pertains to fashion and related industries by generating large numbers of synthetic images or videos for training deep learning models, and also for validating those models. Given a 3D model of a target garment, the methods select appropriate 3D models for humans and scenes, and also selects various values for the customizable parameters of each of the 3D models, and then renders an image or video. A dataset comprising such synthetic images can be blended with real-world tagged images to create composite datasets for training.
机译:提供了用于培训和验证视觉搜索和相关任务的深度学习模型的方法,因为它们涉及服装等时尚物品。 该方法提出了通过为培训深层学习模型产生大量合成图像或视频的方式来解决视觉搜索的特殊需求,因为为培训深度学习模型,以及验证这些模型。 给定目标服装的3D模型,方法为人类和场景选择适当的3D模型,并且还为每个3D模型的可自定义参数选择各种值,然后渲染图像或视频。 包括这种合成图像的数据集可以与真实世界标记的图像混合,以创建用于训练的复合数据集。

著录项

  • 公开/公告号US11188790B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 STREAMOID TECHNOLOGIES INC.;

    申请/专利号US201916294078

  • 发明设计人 RAJESH KUMAR;SRIDHAR MANTHANI;

    申请日2019-03-06

  • 分类号G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:15:30

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