Data Generation for Deep Learning

dc.contributor.authorRussi, Mario
dc.date.accessioned2022-01-28T11:46:47Z
dc.date.available2022-01-28T11:46:47Z
dc.date.issued2022-01-25
dc.description.abstractBig Data ist in aller Munde. Häufig sind allerdings gerade die Daten, die einen Mehrwert bringen nur aufwändig zu erhalten. Dazu kommt, dass Daten alleine meistens nicht ausreichen sondern eine Annotierung derer unerlässlich ist. Beides stellt einen enormen zeitlichen und finanziellen Aufwand dar. Seit geraumer Zeit zeichnet siche allerdings eine immer spannender werdenden Lösung ab: Synthetische Datengenerierung. Anstatt Daten mühsam im Feld aufzunehmen wer-den sie innert Sekundenbruchteile aus dem Nichts erzeugt und die Annotierung wird gleich mit generiert. So kann über Nacht Terabyte an Daten generiert werden. Möglich macht dies Techno-logien aus der Gaming-Industrie, wo neuste Algorithmen und Rendering-Methoden benützt wer-den um komplexe, fotorealistische Szenerien zu erzeugen. Bestehende Datensätze, wie z.B. technische Zeichnungen oder 3D Modelle, können dabei lückenlos integriert werden. Das Hauptaugenmerk liegt im konsequenten Schliessen der Lücke zwischen Simulation und Realität. Bereits bei mehreren Projekten konnte das CSEM diese Technologien gewinnbringend einset-zen, wobei die Anwendugsfelder stetig steigen.en_US
dc.description.sponsorshipInnosuisseen_US
dc.identifier.citation7. F&E-Konferenz zu Industrie 4.0, Industrie 2025en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12839/521
dc.subjectdata generation deep learning deepprofile rendering deepfake profiles luterbach automation industry 4.0en_US
dc.titleData Generation for Deep Learningen_US
dc.typeConferenceen_US
dc.type.csemdivisionsBU-Ren_US
dc.type.csemresearchareasData & AIen_US
dc.type.csemresearchareasIndustry 4.0en_US
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