Synthetic-to-Real Object Detection using YOLOv11 and Domain Randomization Strategies

📄 arXiv: 2509.15045v1 📥 PDF

作者: Luisa Torquato Niño, Hamza A. A. Gardi

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

利用YOLOv11和域随机化策略实现合成数据到真实场景的目标检测

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 目标检测 域随机化 合成数据 YOLOv11 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有目标检测方法在合成数据训练后，难以在真实场景中获得良好效果，存在“域迁移”问题。
  2. 论文提出利用域随机化策略，通过增加合成数据的多样性，尽可能覆盖真实场景中的各种变化，从而缩小域差距。
  3. 实验结果表明，增加合成数据集的多样性，并结合数据增强，可以有效提升模型在真实场景中的目标检测性能，mAP@50达到0.910。

📝 摘要（中文）

本文探讨了目标检测中合成数据到真实数据的域迁移问题，重点研究了如何仅使用合成数据和域随机化策略训练YOLOv11模型来检测特定物体（汤罐头）。该方法通过大量的数据增强、数据集构成和模型缩放实验进行验证。虽然合成验证指标始终很高，但它们被证明无法准确预测真实世界的性能。因此，模型还通过预测的可视化检查进行定性评估，并通过手动标记的真实世界测试集进行定量评估，以指导开发。最终的mAP@50分数由官方Kaggle竞赛提供。关键发现表明，增加合成数据集的多样性，特别是包括不同的视角和复杂的背景，结合精心调整的数据增强，对于弥合领域差距至关重要。最佳配置，即在扩展和多样化的数据集上训练的YOLOv11l模型，在竞赛的隐藏测试集上实现了0.910的mAP@50。这一结果证明了仅使用合成数据进行训练的潜力，同时也突出了完全捕捉真实世界可变性方面仍然存在的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决目标检测中，使用合成数据训练的模型在真实场景下表现不佳的问题。现有的方法往往难以克服合成数据与真实数据之间的差异，导致模型泛化能力不足。这种差异主要体现在光照、背景、视角、遮挡等多个方面。

核心思路：论文的核心思路是利用域随机化策略，即在生成合成数据时，对各种环境因素进行随机化处理，例如随机改变光照、背景、物体姿态等。通过增加合成数据的多样性，使模型能够学习到对各种环境变化具有鲁棒性的特征，从而缩小合成数据与真实数据之间的域差距。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用3D建模软件生成目标物体的3D模型；2) 使用渲染引擎生成合成图像，并在渲染过程中对光照、背景、视角等参数进行随机化处理；3) 使用YOLOv11模型进行训练；4) 在真实数据集上进行评估。论文重点关注数据集的构建和数据增强策略，以及模型规模的选择。

关键创新：论文的关键创新在于将域随机化策略与YOLOv11模型相结合，并进行了大量的实验来探索最佳的数据集构成和数据增强方法。通过增加合成数据集的多样性，有效地提升了模型在真实场景下的目标检测性能。与传统的域适应方法相比，该方法无需使用真实数据进行训练，降低了数据获取的成本。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 合成数据集的构建，包括背景的选择、视角的设置、光照的调整等；2) 数据增强策略，包括随机旋转、缩放、平移、颜色抖动等；3) 模型规模的选择，实验对比了不同规模的YOLOv11模型；4) 损失函数的选择，使用YOLOv11默认的损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过增加合成数据集的多样性，并结合数据增强，可以有效提升模型在真实场景中的目标检测性能。最佳配置的YOLOv11l模型在Kaggle竞赛的隐藏测试集上实现了0.910的mAP@50，证明了仅使用合成数据进行训练的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、工业检测等领域。通过合成数据训练模型，可以降低数据采集和标注的成本，加速相关技术的落地。例如，在机器人抓取任务中，可以使用该方法训练机器人识别和定位目标物体，从而实现自主抓取。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the synthetic-to-real domain gap in object detection, focusing on training a YOLOv11 model to detect a specific object (a soup can) using only synthetic data and domain randomization strategies. The methodology involves extensive experimentation with data augmentation, dataset composition, and model scaling. While synthetic validation metrics were consistently high, they proved to be poor predictors of real-world performance. Consequently, models were also evaluated qualitatively, through visual inspection of predictions, and quantitatively, on a manually labeled real-world test set, to guide development. Final mAP@50 scores were provided by the official Kaggle competition. Key findings indicate that increasing synthetic dataset diversity, specifically by including varied perspectives and complex backgrounds, combined with carefully tuned data augmentation, were crucial in bridging the domain gap. The best performing configuration, a YOLOv11l model trained on an expanded and diverse dataset, achieved a final mAP@50 of 0.910 on the competition's hidden test set. This result demonstrates the potential of a synthetic-only training approach while also highlighting the remaining challenges in fully capturing real-world variability.