X-GEN

実際には確保しにくいデータを 仮想環境で生成

X-GENは、実際の撮影が難しい環境や十分なデータを集めにくい環境を仮想的に再現し、 AIモデルの学習に必要な画像とセンサーデータを生成する合成データソリューションです。

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X-GENの主な機能

合成データ生成

仮想環境・シナリオ構成

マルチセンサーデータ生成

自動ラベリング

X-GEN PROCESS

学習目的に合わせたシーンから AI学習データまで

  1. STEP 01

    仮想シーンの構成

    空間、オブジェクト、カメラ、 移動条件を設定

  2. STEP 02

    環境・シナリオ設定

    天候、時間帯、照明、 オブジェクト配置を設定

  3. STEP 03

    データ・ラベル生成

    画像、センサーデータ、 学習用ラベルを生成

  4. STEP 04

    AI学習・検証

    実データと組み合わせて モデルの学習と検証に活用

ひとつのシーンから生成される多様な学習データ

ひとつの仮想シーンから、実写に近い画像に加えてセグメンテーション、ノーマル、深度データなど さまざまな形式の学習データを生成します。

  • Default

  • Segmentation

  • Normal

  • Depth

VIRTUAL ENVIRONMENT & SYNTHETIC DATA

実際の撮影が難しい環境や状況を 仮想空間で再現

屋内空間や道路、産業現場など学習対象となる環境を2D・3Dで再現します。 時間帯や天候、照明、オブジェクトとカメラの条件を変えることで、現実では繰り返し撮影しにくい場面までデータ化できます。

砂地の上に3Dで再現した戦車の仮想モデル

学習対象となる空間とオブジェクトを2D・3D環境で再現

SENSOR DATA & AUTOMATIC LABELING

多様なセンサーデータと 学習用ラベルを同時に生成

RGB・IR・LiDAR・Depthなど多様なセンサーデータと学習用ラベルを同時に生成し、 COCO・Pascal VOCまたはカスタム形式のデータセットとして構成できます。

  • 車両の上に複数のセンサーデータのレイヤーが重なった3Dレンダリング

    センサーデータ

    • RGB
    • IR
    • LiDAR
    • Depth
    • Normal
  • 市街地の各オブジェクトにバウンディングボックスが描かれた3Dレンダリング

    ラベルデータ

    • 2D・3D Bounding Box
    • Semantic Segmentation
    • Instance Segmentation
  • データセットを収めた透明なキューブをロボットアームが扱う3Dレンダリング

    対応フォーマット

    • COCO
    • Pascal VOC
    • Custom Dataset

APPLICATION AREAS

実データの確保が難しい領域でも 必要な学習データを生成

X-GENを活用すれば、実際の撮影が難しい分野や多様なセンサー・環境条件が必要な分野でも、 学習目的に合った合成データを生成できます。

  • 家具や障害物が配置された屋内空間のシミュレーション画面

    屋内走行データ

    屋内空間と障害物を仮想的に構成し、LiDARセンサーを活用して移動経路と周辺空間のデータを生成

  • 道路の走行シーンと同じ区間のLiDAR点群

    道路走行データ

    道路や車両、周辺環境を仮想的に再現し、多様な走行条件を反映したLiDARデータを生成

  • 夜間の赤外線映像で人物が明るく映った場面

    赤外線合成データ

    夜間や低照度など、一般的なカメラだけでは十分に確保しにくい環境の赤外線データを生成

  • 衛星地図から構成した広域の3D地形

    衛星地図ベースの3Dマップ

    衛星地図と空間情報をもとに広域の3D環境を構成し、自動運転やドローンのシミュレーションに活用

  • 屋外環境に置かれた小型オブジェクトのシミュレーション画面

    小型オブジェクト検出

    実環境では十分なデータを確保しにくい小さなオブジェクトを仮想的に再現

NVIDIA Omniverse Enterprise

X-GENはNVIDIA Omniverse™を基盤とした仮想環境と シミュレーション技術を活用して合成データを生成します。

NVIDIA Omniverse™の詳細を見る

よくある質問をご確認ください

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  • すでに保有している3Dデータを活用できますか。

    はい。既に保有している3Dデータや現場データを活用して仮想環境を構成できます。活用できるデータと構築方法は、保有データの形式や適用目的によって変わり、必要に応じて実環境に近い3D仮想環境として構成し、シミュレーションやAIの学習に活用できます。

  • 自社の業界と現場に適したデジタルツインを構築したいです。

    Xiilabは製造、建設、防衛など多様な産業環境と活用目的に合わせて、デジタルツインの構築方針をご提案します。適用目的と現場条件に応じて、必要なシミュレーション環境と機能を構成できます。

  • X-GENはNVIDIA Omniverseをどのように活用していますか。

    X-GENはNVIDIA Omniverseベースの仮想環境とシミュレーション技術を活用して合成データを生成します。実環境を仮想空間に再現し、さまざまな条件のデータを生成してAIの学習と検証に活用できます。

  • 実際の現場を構築する前に仮想環境で検証できますか。

    デジタルツインを活用すれば、実際の構築前に仮想環境でさまざまな条件やシナリオを検討できます。活用目的に応じて、シミュレーション、仮想検証、AI学習環境などを構成できます。

  • デジタルツインの導入前に適用方針を相談したいです。

    導入の目的と現場環境を確認したうえで、必要な構築範囲と適用方針をご案内します。

必要なAI学習データをX-GENで準備しませんか。

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