Künstliche und synthetische Daten beziehen sich auf computergenerierte Daten, die reale Umgebungen, Objekte oder Szenarien nachbilden und häufig zum Trainieren, Validieren und Testen von Bildverarbeitungssystemen verwendet werden. Im Kontext der Bildverarbeitung stellen künstliche und synthetische Daten eine kostengünstige, skalierbare und flexible Alternative zu realen Daten dar, deren Erfassung zeitaufwändig, teuer oder schwierig sein kann. Der Hauptzweck synthetischer Daten besteht darin, die Leistung von Bildverarbeitungsalgorithmen zu verbessern, indem vielfältige, gekennzeichnete und anpassbare Datensätze bereitgestellt werden, die verschiedene Bedingungen simulieren können, von idealen bis hin zu äußerst anspruchsvollen Szenarien. Dadurch können Bildverarbeitungsmodelle besser verallgemeinern und mit realen Komplexitäten umgehen.
Synthetische Daten werden in verschiedenen Branchen zunehmend eingesetzt, um die Entwicklung und Bereitstellung von Bildverarbeitungssystemen zu beschleunigen.
Künstliche und synthetische Daten werden branchenübergreifend zu unverzichtbaren Werkzeugen bei der Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen. Indem sie die schnelle Generierung vielfältiger, kostengünstiger und datenschutzkonformer Datensätze ermöglichen, beschleunigen diese Datensätze das Trainieren, Testen und Bereitstellen von Bildverarbeitungssystemen. Ob es um die Simulation seltener Ereignisse für autonome Systeme, die Generierung von Bildern für die Objekterkennung im Einzelhandel oder die Erweiterung medizinischer Datensätze geht: Künstliche Daten bieten eine leistungsstarke Lösung zur Überwindung realer Datenbeschränkungen. Ihre Skalierbarkeit, Flexibilität und Fähigkeit, komplexe Umgebungen zu simulieren, machen sie zu einer wichtigen Ressource für die Weiterentwicklung der Bildverarbeitungstechnologie in verschiedenen industriellen Anwendungen.

Künstliche Daten und Bilder werden vollständig von Menschen gestaltet, oft basierend auf strukturierten Beschreibungen oder 3D-Szenen, die Geometrie, Materialien, Schattierungen, Animationen und Beleuchtung definieren. Diese Bilder werden durch Vektor-Software oder 3D-Anwendungen erstellt und durch Bildsynthese gerendert – ein Prozess, bei dem Szenenelemente in pixelbasierte Endbilder umgewandelt werden. Diese Methode erfordert in der Regel keine KI, kann jedoch prozedurale Techniken nutzen, um effizient Variationen eines Modells innerhalb einer Szene zu erstellen.

Der Hauptvorteil der künstlichen Bildgenerierung liegt in der vollständigen Kontrolle über jeden Schritt des Prozesses, was eine präzise Anpassung der Bilder oder Videos ermöglicht. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass die Erstellung komplexer Szenen zur Simulation realer Umgebungen arbeitsintensiv ist und detailliertes Wissen über die Umgebung, Lichtverhältnisse und das Verhalten der Objekte erfordert, um realistische Ergebnisse zu erzielen.

Künstliche Datensätze, die keine Bilddaten sind (z. B. statistische Daten), können ebenfalls durch komplexe Zufallsfunktionen innerhalb festgelegter Parameter (z. B. Minimum, Maximum, erwartete Verteilung) erstellt werden, was eine präzise und vorurteilsfreie Generierung ermöglicht und zugleich Datenschutzgesetze einhält. Der Nachteil ist, dass alle relevanten Parameter vorab spezifiziert sein müssen. Da die Daten innerhalb dieser Parameter zufällig generiert werden, können reale Verzerrungen möglicherweise nicht genau dargestellt werden.

Synthetische Daten oder Bilder werden erzeugt, indem Elemente aus vorhandenen Daten neu zusammengesetzt werden. Normalerweise erfolgt dies durch KI-gesteuerte generative Modelle, die Muster aus großen Datensätzen gelernt haben. Durch die Kombination von Datenfragmenten, die das Modell gelernt hat, generieren diese Modelle neue, realistische Bilder oder Datensätze basierend auf Regeln und spezifischen Anforderungen. Fortgeschrittene KI-Techniken wie Inpainting und Interlacing ermöglichen es, bestehende Bilder oder Datensätze nahtlos zu modifizieren und gezielte Details ohne erkennbare Spuren einzufügen. Der Vorteil der synthetischen Bildgenerierung liegt in der Effizienz: Es ist nicht notwendig, Szenen oder Modelle von Grund auf neu zu erstellen. Mit ausreichend Ausgangsdaten kann ein KI-Modell schnell große Mengen realistischer Daten erzeugen. Diese Methode erfordert jedoch umfangreiche reale Daten zum Training, und die Kontrolle über die Qualität und Spezifität der Ausgabe ist auf die Parameter des Modells beschränkt. Da das Modell nur Daten ähnlich der gelernten Daten erzeugen kann, kann es Schwierigkeiten haben, neue Daten außerhalb seines Trainingsspektrums zu erstellen. Außerdem besteht das Risiko, dass synthetische Daten dem ursprünglichen Eingabedatensatz sehr ähnlich sind und möglicherweise Datenschutzanforderungen nicht vollständig einhalten.

Die Datenaugmentation ist eine Technik zur Verbesserung der Leistung bei der Bildklassifikation, indem die Vielfalt der verfügbaren Trainingsdaten erhöht wird, ohne zusätzliche Bilder zu sammeln. Dabei werden modifizierte Versionen vorhandener Bilder erstellt, sodass maschinelle Lernmodelle besser von Variationen im Datensatz lernen und ihre Genauigkeit und Generalisierung bei unbekannten Daten verbessern können.

In der Bildklassifikation wird die Datenaugmentation typischerweise durch Transformationen wie Rotation, Spiegelung, Skalierung, Zuschneiden und Farbkorrekturen erreicht. Fortgeschrittene Techniken können das Hinzufügen von Rauschen, Unschärfe oder sogar komplexere generative Methoden umfassen, die synthetische Änderungen einführen und gleichzeitig die wesentlichen Merkmale jeder Klasse beibehalten. Diese Transformationen simulieren reale Variationen und bieten den Modellen eine größere Bandbreite an Szenarien, was zu einer besseren Robustheit und Anpassungsfähigkeit führt.

Die Vorteile der Datenaugmentation sind vielfältig. Sie reduziert das Risiko von Overfitting, indem Modelle einer größeren Vielfalt an Trainingsbeispielen ausgesetzt werden, und verringert die Notwendigkeit umfangreicher gelabelter Datensätze. Dies ist besonders wertvoll in Industrie und Forschung, wo die Datenerhebung kostspielig oder herausfordernd sein kann. Die Effektivität der Datenaugmentation hängt jedoch davon ab, Transformationen auszuwählen, die für die Aufgabe relevant sind, da übermäßige oder unangemessene Modifikationen Rauschen einbringen und die Modellleistung beeinträchtigen können.