Синтетические данные для YOLO: как обучить детекцию без реальных примеров

Задача обнаружения объектов на изображении — классика компьютерного зрения, и YOLO остаётся одним из самых популярных решений с 2015 года. Однако все архитектуры упираются в одну проблему: для обучения нужны сотни и тысячи размеченных изображений с разных ракурсов и в разных условиях.

Если датасета нет — например, для редкого дефекта на производстве или нового истребителя — собрать его в нужном объёме практически невозможно. Авторы провели серию экспериментов с YOLO, чтобы проверить гипотезу: можно ли обойтись исключительно синтетическими данными и насколько далеко это продвинет модель.