Unity の人間中心型のデータジェネレーターは、高度にパラメトリックでシミュレーションに適した 3D ヒューマンアセットを生成します。実際の人間のデータを使用しなくても、AR および VR アプリケーション、自動運転、人体姿勢推定、動作認識、追跡など、人が関与するさまざまな用途向けに偏りのない AI モデルを構築できます。

セキュリティアプリケーションのトレーニングでも、インテリジェントな家庭用ガジェットやロボットのトレーニングでも、合成データによって開発、トレーニング、展開のプロセスの効率を高めることができます。Unity Computer Vision は、家庭用データセットのテンプレートがプリロードされた、簡単に使えるデータセットジェネレーターを提供します。

Unity Computer Vision の詳細と、Unity のサンプルデータセットの詳細を確認し、Unity の構築済みの環境を使用して独自のサンプルデータセットを生成する方法をご覧ください。

Unity のツールとサービスが、障壁を乗り越えて課題を克服しながら、家庭向けのより高性能なコンピュータービジョンアプリケーションの開発をどのように可能にしているかをご覧ください。

合成データには、3D アセットのライブラリが利用されています。コンピュータービジョンに関わるよくある問題の解決に向けて 3D コンテンツを取得するためのソースとテクニックを紹介します。

レポートをダウンロードして、将来の製造業でコンピュータービジョン、ロボティクスシミュレーション、リアルタイム 3D テクノロジーが果たす重要な役割をご確認ください。

機械学習、コンピュータービジョン、合成データなどの重要な用語について理解を深めましょう。

物体の位置についての形式知（客観的に捉えることのできる知識）がなくても、その物体を拾うことができるように、ロボットの機能を高めます。どのようにして合成データを収集し、所定の物体の姿勢を予測するディープラーニングモデルのトレーニングを行ったかをご覧ください。

大規模な合成データセットを生成し、機械学習モデルを訓練する方法をご覧ください。

合成データセットの生成と分析に Unity のツールをどのように使えばよいかを、オブジェクト検出を例にお見せします。

合成データは、多くの組織において、機械学習モデルのトレーニングに使用するラベル付きデータの入手という課題の解決に役立っています。それによって実現する幅広いユースケースをご覧ください。

Standard Cognition が Unity をどのように使用して、自社のデジタル決済システムにおけるデータ収集とラベル付けにかかる金銭的コストとアルゴリズム開発に要する時間を減らしたかをご覧ください。

ロボットを実世界に展開する前に、忠実度の高いリアルなシミュレーションでプロトタイプ作成、テスト、トレーニングを行いましょう。

このシミュレーション用に最適化されたランタイムビルドを使用すると、オンプレミスまたはプライベートクラウドでの強力なシミュレーションの大規模なテストとトレーニングがより簡単かつ高速になり、よりコスト効率が高くなります。

ディープラーニングテクノロジーを活用したツールキットを使用して、インテリジェントでレスポンシブなエージェントを制作しましょう。