Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F23%3A00133944" target="_blank" >RIV/00216224:14330/23:00133944 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44207-0_50" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44207-0_50</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44207-0_50" target="_blank" >10.1007/978-3-031-44207-0_50</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization

Popis výsledku v původním jazyce

Application of neural networks in industrial settings, such as automated factories with bin-picking solutions requires costly production of large labeled datasets. This paper presents an automatic data generation tool with a procedural model of a cardboard box. We briefly demonstrate the capabilities of the system, and its various parameters and empirically prove the usefulness of the generated synthetic data by training a simple neural network. We make sample synthetic data generated by the tool publicly available.

Název v anglickém jazyce

Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization

Popis výsledku anglicky

Application of neural networks in industrial settings, such as automated factories with bin-picking solutions requires costly production of large labeled datasets. This paper presents an automatic data generation tool with a procedural model of a cardboard box. We briefly demonstrate the capabilities of the system, and its various parameters and empirically prove the usefulness of the generated synthetic data by training a simple neural network. We make sample synthetic data generated by the tool publicly available.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND MACHINE LEARNING, ICANN 2023, PT I

ISBN

9783031442063

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

565-569

Název nakladatele

SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING AG

Místo vydání

Heraklion, Greece

Místo konání akce

Heraklion, Greece

Datum konání akce

1. 1. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

001156955400050