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La génération d’image produit des scènes ou variations visuelles artificielles à partir de paramètres ou d’un modèle afin de compléter données, tests ou scénarios d’un système de vision robotique.
Une image générée se trace par générateur, version, paramètres, graine, source éventuelle, date, annotations, transformations, usage dans le jeu et statut synthétique afin de pouvoir la reproduire et la retirer.
Utiliser des images générées pour entraîner un robot permet d’augmenter des cas rares, varier les conditions et réduire certains coûts de collecte, à condition de contrôler leur réalisme.
Vérifier qu’une image générée est utile à un système de vision robotique demande de contrôler annotation, réalisme, diversité, contribution aux performances réelles et erreurs qu’elle pourrait introduire.
Éviter les biais dans des images générées pour un robot demande de varier personnes, objets, éclairages, lieux et représentations, puis de mesurer qui ou quoi est moins bien détecté.
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