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使用Omniverse Replicator SDK構(gòu)建自定義、物理級精確的合成數(shù)據(jù)生成管線

麗臺科技 ? 來源:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達企業(yè)解 ? 2022-07-11 11:49 ? 次閱讀
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提供合成數(shù)據(jù)生成工具和服務(wù)的企業(yè)以及開發(fā)者現(xiàn)在可以使用 Omniverse Replicator SDK 構(gòu)建自定義、物理級精確的合成數(shù)據(jù)生成管線。Omniverse Replicator SDK 建立在 NVIDIA Omniverse 平臺上,目前已在 Omniverse Code 內(nèi)提供公測版。

Omniverse Replicator 是一個建立在可擴展的 Omniverse 平臺上的高度可擴展 SDK,它可以生成物理級精確的 3D 合成數(shù)據(jù)來加速 AI 感知網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和性能。開發(fā)者、研究人員和工程師現(xiàn)在可以使用 Omniverse Replicator 生成的大規(guī)模逼真合成數(shù)據(jù)來引導(dǎo)和提高現(xiàn)有深度學(xué)習感知模型的性能。

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圖1:Replicator 使用基于開放標準的 Omniverse 平臺,以及 OmniGraph 和 Farm 架構(gòu)提供的可延伸性和可擴展性

Omniverse Replicator 為開發(fā)者提供了一個可以根據(jù)他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求構(gòu)建特定合成數(shù)據(jù)生成應(yīng)用的特殊平臺。它建立在通用場景描述(USD)、PhysX 和材質(zhì)定義語言(MDL)等開放標準之上并帶有易于使用的 python API,還具有可擴展性并且支持自定義隨機發(fā)生器、注釋器和寫入器。Replicator 通過基于 CUDA 的 OmniGraph 實現(xiàn)核心注釋器功能,支持瞬間數(shù)據(jù)生成,因此可以實時預(yù)覽輸出。當與 Omniverse Farm 和 SwiftStack 輸出相結(jié)合時,Replicator 可在云中提供大規(guī)模的可擴展性。

Omniverse Replicator SDK 由六個用于自定義合成數(shù)據(jù)工作流程的主要組件組成:

語義模式編輯器:通過對 3D 資產(chǎn)及其 prim 進行語義標記,Replicator 可以在渲染和數(shù)據(jù)生成過程中對目標對象進行注釋。語義模式編輯器提供一種通過用戶界面將這些標簽應(yīng)用于 prim 的方式。

可視化器:為分配給 3D 資產(chǎn)的語義標簽以及 2D/3D bounding box、法線、深度等注釋提供可視化功能。

隨機發(fā)生器:域隨機化是 Replicator 最重要的功能之一。用戶可以使用隨機發(fā)生器創(chuàng)建隨機化的場景,從資產(chǎn)、材質(zhì)、照明和攝像機位置等隨機化能力中取樣。

Omni.syntheticdata:提供與 Omniverse RTX 渲染器和 OmniGraph 計算圖系統(tǒng)的低層次集成,驅(qū)動 Replicator 的基準真值數(shù)據(jù)提取注釋器,將任意輸出變量(AOV)從渲染器傳遞到注釋器。

注釋器:從 Omni.syntheticdata 擴展程序中提取 AOV 和其他輸出,生成用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)訓(xùn)練的精確標記注釋。

寫入器:處理來自注釋器的圖像和其他注釋,并生成用于訓(xùn)練的 DNN 專用數(shù)據(jù)格式。

用于 AI 訓(xùn)練的合成數(shù)據(jù)

為了訓(xùn)練一個用于感知任務(wù)的 DNN,通常需要從數(shù)百萬圖像中手動采集數(shù)據(jù),然后對這些圖像進行手動注釋和有選擇性的增強。

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圖2:數(shù)據(jù)采集和注釋任務(wù)圖

人工數(shù)據(jù)采集和注釋是一項費力而主觀的任務(wù)。在采集和注釋真實圖像的過程中,即便只是像大規(guī)模 2D bounding box 這樣的簡單注釋也會帶來許多人力協(xié)調(diào)方面的挑戰(zhàn)。分割等所涉及到的注釋存在資源限制,并且手動執(zhí)行此類任務(wù)時的準確性要差得多。

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圖3:語義分割任務(wù)的復(fù)雜性

在采集和注釋完畢后,數(shù)據(jù)將被轉(zhuǎn)換成 DNN 可用的格式,然后訓(xùn)練用于感知任務(wù)的 DNN。一般情況下,接下來會通過超參數(shù)調(diào)節(jié)或改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。在對模型性能進行分析時,可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)集發(fā)生變化,在大多數(shù)情況下,還需要進行一輪手動數(shù)據(jù)采集和注釋,這種人工數(shù)據(jù)采集和注釋的迭代循環(huán)是昂貴、乏味且緩慢的。


憑借以合成方式生成的數(shù)據(jù),團隊就能以一種高成本效益的方式啟動和加強帶有準確注釋的大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成。此外,合成數(shù)據(jù)生成還有助于解決與長尾異常、缺乏可用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和在線強化學(xué)習有關(guān)的挑戰(zhàn)。不同于人工采集和注釋的數(shù)據(jù),以合成方式生成的數(shù)據(jù)具有較低的攤銷成本。由于數(shù)據(jù)采集/注釋和模型訓(xùn)練周期一般具有迭代性,因此這一點十分有益。

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圖4:使用 Omniverse Replicator 生成帶有準確注釋的大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)

Omniverse Replicator 通過利用 Omniverse 平臺的眾多核心功能和最佳實踐來解決這些挑戰(zhàn),包括但不限于物理級精確、逼真的數(shù)據(jù)集和對超大數(shù)據(jù)集的訪問。

為了生成物理級精確的逼真數(shù)據(jù)集,需要使用各種 RTX 技術(shù)、基于物理學(xué)的材質(zhì)和物理引擎等 Omniverse 平臺的所有核心技術(shù)進行準確的光線追蹤和路徑追蹤。

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圖5:使用 Omniverse Replicator 增強倉庫場景中的傳感器注釋

基于通用場景描述(USD)的 Omniverse 可以無縫連接其他 3D 應(yīng)用,因此開發(fā)者可以導(dǎo)入自定義內(nèi)容或編寫自己的工具來生成不同的域場景。由于需要在多個 GPU 和節(jié)點上進行擴展,因此這些資產(chǎn)的生成往往會成為瓶頸。

Omniverse Replicator 通過 Omniverse Farm 使團隊能夠一起使用多個工作站或服務(wù)器驅(qū)動渲染或合成數(shù)據(jù)生成等工作。合成數(shù)據(jù)生成工作流程不是一蹴而就的,為了成功使用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),必須在真實數(shù)據(jù)集上反復(fù)測試該網(wǎng)絡(luò)。Replicator 通過將模擬世界轉(zhuǎn)換為一組可學(xué)習的參數(shù)來提供這種以數(shù)據(jù)為中心的 AI 訓(xùn)練。

使用 Omniverse Replicator 和 TAO 工具套件加速現(xiàn)有的工作流程

開發(fā)者、工程師和研究人員可以將 Omniverse Replicator 與現(xiàn)有的工具進行整合,來加快 AI 模型的訓(xùn)練速度。例如,在生成合成數(shù)據(jù)后,開發(fā)者可以利用 NVIDIA TAO 工具套件快速訓(xùn)練他們的 AI 模型。TAO 工具套件利用遷移學(xué)習讓開發(fā)者無需事先掌握 AI 專業(yè)知識,就能根據(jù)其用例來訓(xùn)練、調(diào)整和優(yōu)化模型。

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圖6:用于合成數(shù)據(jù)生成和模型訓(xùn)練的 Omniverse Replicator 和 TAO 工具套件工作流程

使用 Omniverse Replicator 構(gòu)建應(yīng)用

Kinetic Vision 是一家為零售、內(nèi)部物流、消費性制造和消費性包裝品行業(yè)的大型客戶提供服務(wù)的系統(tǒng)集成商。為了向客戶提供高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)服務(wù),該公司正在開發(fā)一個基于 Omniverse Replicator SDK 的新企業(yè)應(yīng)用。

當訓(xùn)練深度學(xué)習模型所需的數(shù)據(jù)不可用時,Omniverse Replicator 會生成可用于增強有限數(shù)據(jù)集的合成數(shù)據(jù)。Lightning AI (前身為 Grid.AI)使用 NVIDIA Omniverse Replicator 生成基于通用場景描述(USD)格式、物理級精確的 3D 數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)集可用于訓(xùn)練這些模型。用戶只需要拖放 3D 資產(chǎn),然后在數(shù)據(jù)集生成后,就可以選擇最新、最先進的計算機視覺模型并使用合成數(shù)據(jù)自動訓(xùn)練。

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圖7:Lightning AI 應(yīng)用正在基于 Replicator 生成的合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和測試 DNN。

NVIDIA Isaac Sim 和 DRIVE Sim 團隊使用 Omniverse Replicator SDK 構(gòu)建特定領(lǐng)域的合成數(shù)據(jù)生成工具——用于機器人的 Isaac Replicator 和用于自動駕駛汽車訓(xùn)練的 DRIVE Replicator。Omniverse Replicator SDK 為開發(fā)者提供一套核心功能,方便開發(fā)者利用 Omniverse 平臺所提供的所有優(yōu)勢建立任何特定領(lǐng)域的合成數(shù)據(jù)生成管線。Replicator 通過將 Omniverse 作為 3D 模擬、渲染和 AI 開發(fā)能力的開發(fā)平臺,提供自定義合成數(shù)據(jù)生成管線。

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圖8:使用 Omniverse Replicator 構(gòu)建的 NVIDIA Isaac Sim(左)和 DRIVE Sim(右)合成數(shù)據(jù)生成能力

使用Omniverse Replicator

現(xiàn)在可以在 Omniverse Code 中使用 Omniverse Replicator SDK。用戶可從 Omniverse Launcher 下載 Omniverse Code。

審核編輯 :李倩

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原文標題:已開啟公測 | 使用 Omniverse Replicator 構(gòu)建自定義合成數(shù)據(jù)生成管線

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