以物体为中心的合成

面向检测、分割与视觉定位的可扩展精确学习的合成物体组合

Synthetic Object Compositions for Scalable and Accurate Learning in Detection, Segmentation, and Grounding

用 3D 几何布局与相机配置增强把高质量物体片段合成为带精确掩码、框和指代表达的训练图像，可直接替代或补充 LVIS/COCO 等真实标注数据，尤其适合低数据量与细粒度属性判别场景。