Omniverse 復制程序

2023年 11月 13日
使用合成數據處理自動駕駛汽車感知
自動駕駛汽車 (AV) 有各種形狀和大小,從小型客車到多軸半掛卡車不等。但是,部署在這些車輛上的感知算法必須經過訓練,以處理類似情況,
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2023年 10月 25日
如何訓練自主移動機器人使用合成數據檢測倉庫托盤搬運車
合成數據在訓練部署在自主移動機器人(AMR)上的感知 AI 模型時起著關鍵作用。這一過程在制造業中變得越來越重要。
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2023年 10月 18日
借助 NVIDIA Isaac 平臺上的高級模擬和感知工具加速 AI 機器人開發
NVIDIA 于今日在 ROSCon 2023 發布了對 NVIDIA Isaac Robotics 平臺的重大更新。
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2023年 10月 18日
在 NVIDIA Omniverse Replicator 1.10 中使用低代碼工作流加速合成數據生成
數據是 AI 系統的生命線,AI 系統依靠可靠的數據集進行學習并做出預測或決策。具體而言,對于感知 AI 模型而言,
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2023年 9月 18日
如何用合成數據訓練用于視覺檢測的目標檢測模型
人工智能正在迅速改變工業視覺檢測。在工廠環境中,目視檢查用于許多問題,包括在組裝過程中檢測缺陷和丟失或不正確的零件。
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2023年 8月 1日
利用 OpenUSD 和綜合數據開發智慧城市交通管理系統
智能城市代表了城市生活的未來。然而,它們可能會給城市規劃者帶來各種挑戰,尤其是在交通領域。為了取得成功,
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2023年 7月 18日
利用 OpenUSD 和合成數據開發托盤檢測模
想象一下,你是一名機器人或機器學習( ML )工程師,負責開發一個檢測托盤的模型,以便叉車能夠操縱托盤。您熟悉傳統的深度學習管道,
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2023年 5月 18日
利用合成數據聚焦遠場物體,實現基于攝像頭的 AV 感知
檢測遠場物體,如 100 米以外的車輛,是自動駕駛系統在高速公路上安全操作的基礎 在這樣的高速環境中,每一秒都很重要。因此,
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2023年 5月 1日
Exelon 使用網格基礎設施的合成數據生成來自動化無人機檢查
大多數無人機檢查仍然需要人工手動檢查視頻中的缺陷。如果沒有針對每一個可能的缺陷的大量標記數據庫,訓練計算機視覺模型來自動化檢查是很困難的。
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2023年 4月 17日
如何使用 NVIDIA Omniverse Replicator 使用合成數據訓練缺陷檢測模型
根據美國質量協會( ASQ )的說法,缺陷會讓制造商付出 幾乎占總銷售收入近20%的代價。我們每天互動的產品,如手機、汽車、電視和電腦,
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