Deep neural networks typically require large amounts of labeled data for training, but a problem is that collecting data can be expensive. Our study aims at revealing insights into how training with synthetic data affects performance in real-world object detection tasks. This is achieved by synthesising annotated image data in the automotive domain using a car simulator for the tasks of detecting cars in images from the real world. We furthermore perform experiments in the aviation domain where we incorporate synthetic images extracted from an airplane simulator with real-world data for detecting runways. In our experiments, the synthetic data sets are leveraged by pre-training a deep learning based object detector, which is then fine-tuned and evaluated on real-world data. We evaluate this approach on three real-world data sets across the two domains and furthermore evaluate how the classification performance scales as synthetic and real-world data varies in the automotive domain. In the automotive domain, we additionally perform image-to-image translation both from the synthetic domain to the real-world domain, and the other way around, as a means of domain adaptation to assess whether it further improves performance. The results show that adding synthetic data improves performance in the automotive domain and that pre-training with more synthetic data results in further performance improvements, but that the performance boost of adding more real-world data exceeds that of the addition of more synthetic data. We can not conclude that using CycleGAN for domain adaptation further improves the performance. / Djupa neurala nätverk behöver normalt stora mängder annoterad träningsdata, men ett problem är att data kan vara dyrt att sampla in. Syftet med denna studie är att undersöka hur träning med syntetiskt data påverkar en objektdetektors prestanda på verkligt data. Detta undersöks genom att syntetisera data i bildomänen med hjälp av en bilsimulator för uppgiften att identifiera bilar i den verkliga världen. Dessutom utför vi experiment i flygdomänen där vi inkorporerar syntetiskt flygbilddata från en flygsimulator med riktigt flygdata för detektion av landningsbanor. Det syntetiska datat i vår studie används till att förträna en djupinlärningsbaserad objektdetektor, som sedan fintränas och evalueras på data insamlat från den verkliga världen. Vi evaluerar denna approach på totalt tre riktiga dataset över våra två domäner och dessutom undersöker vi hur prestandan skalar när mängden syntetiskt och riktigt data varierar i bildomänen. I bildomänen tillämpar vi dessutom bildtillbild translation mellan de syntetiska och riktiga bilderna för att undersöka om denna sorts domänadaption förbättrar prestandan. Resultaten visar att tillägg av syntetiskt data förbättrar prestandan i bildomänen och att förträning med en större mängd syntetiskt data resulterar i ytterligare prestandaförbättringar, men att prestandaförbättringen när mer riktigt data läggs till är större i jämförelse. Vi kan inte dra slutsatsen att domänadaption med CycleGAN leder till förbättrad prestanda.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-305454 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Haddad, Josef |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:739 |
Page generated in 0.0028 seconds