Distilabel简明教程
Distilabel 是一个用于合成数据和 AI 反馈的框架，适用于需要基于经过验证的研究论文的快速、可靠和可扩展的管道的工程师。
交通流动合成数据生成
本文介绍如何利用公开数据和开源软件实现人员车辆流动合成数据的生成。
Omniverse合成数据生成
本文介绍如何利用OpenUSD构建实时城市交通场景的数字孪生并生成合成数据。
用合成数据训练分割模型
在本文中，我们将深入探讨应用于图像语义分割模型训练的合成数据生成过程的改进和启发式方法。
用合成数据进行语义分割
本文介绍如何利用生成对抗网络（GAN）制作语义分割模型的训练数据集。
稳定扩散合成数据的评估
本文介绍如何使用4个指标评估使用稳定扩散模型生成的合成数据集的质量。
Unity Perception
本文介绍利用Unity Perception生成合成数据、LabelMe标注、mobilenet模型训练及性能评估的完整过程。
基于合成数据的文本定位
使用 OpenCV 合成文本定位数据集，用于训练对象检测模型 (Faster R-CNN) 并在真实数据集上评估模型。
UnrealGT合成数据插件
UnrealGT 是一个可以从虚幻引擎内部的虚拟场景生成数据的工具。