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NVIDIAのブログによれば、包括的な開発プラットフォームであるEdge Impulseを使用すると、開発者はエッジデバイス用のAIモデルを構築および実装できる。このプラットフォームは、データの収集と前処理からモデルのトレーニングと展開に至るまで、AI開発の全ての段階をサポートし、ユーザーがAI機能をアプリケーションに簡単に組み込めるようにする。NVIDIA Omniverseの重要な拡張機能であるNVIDIA Omniverse Replicatorと連携することで、ユーザーはUniversal Scene description （OpenUSD）で物理的に正確でフォトリアリスティックな画像を生成できる。これらの合成的に生成され、注釈が付けられた画像を利用して、Edge Impulseプラットフォーム上で物体検出モデルをトレーニングできる。NVIDIA Omniverseは、OpenUSDベースの3Dワークフローとアプリケーションの開発を容易にするコンピューティングプラットフォームだ。OpenUSDは、適応性と相互運用性が高い3D形式であり、スケーラビリティ、パフォーマンス、バージョン管理、および資産管理機能により、合成データの生成に優れている。これは、OpenUSDおよびUSDベースのSimReadyアセットに接続する3Dコンテンツツールの幅広いエコシステムを備えており、複雑で現実的なデータセットを作成するのに最適な選択肢だ。Omniverse Replicatorを使用すると、複数のドメインにわたるUSDデータのランダム化が可能になり、物体検出モデルが遭遇する可能性のある現実世界の可能性を反映したシナリオを表現できる。Edge Impulse Omniverse拡張機能を使用すると、数回クリックするだけで、USDで合成的に生成された画像を使用してモデルをトレーニングすることが簡単になる。この拡張機能は、Omniverse Kit Python拡張テンプレートを使用して開発されており、ユーザーはEdge Impulse APIに接続し、合成データをアップロードするデータセットを選択できる。高品質のデータセットを確保するには、シーン内に戦略的に配置された、解像度の異なる複数のカメラを使用することをお勧めするという。