與其建立更大的模型，使用更多的計算能力來解決問題，我們不如更好地獲取有助于算法學習的數(shù)據(jù) 。算法的學習不需要同樣類型的數(shù)據(jù)，而需要各種各樣不同的數(shù)據(jù) 。
Deep Mind 表明 AlphaZero 只是一個開始，他們已經(jīng)將同樣的方法應用到圍棋、星際爭霸和蛋白質(zhì)折疊方面 。我們現(xiàn)在已經(jīng)擁有為計算機視覺構(gòu)建類似 AlphaZero 系統(tǒng)的所有必要組件，讓它不受人類設(shè)計輸入的限制，可以進行自我學習 。這個系統(tǒng)可以創(chuàng)建和操作虛擬場景，還可以通過自學去解決視覺自動化的任務 。
合成計算機視覺的基礎(chǔ)是合成數(shù)據(jù) 。大約有 30 家處于早期階段的公司開展了視覺合成數(shù)據(jù)生成的業(yè)務 。有些公司專注于某個垂直領(lǐng)域的特定用例，而大多數(shù)公司是在多個垂直領(lǐng)域上同時進行 。
2021 年只是新研究的開始，合成數(shù)據(jù)僅僅是需要被解決的一小部分問題 。
圖 | 合成數(shù)據(jù)公司

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