知识点 › 场景挖掘与标注
合成数据与场景重建
Synthetic Data
定义
用仿真引擎或神经渲染（NeRF / 3DGS）重建真实场景，再编辑（加车、改天气、改光照）生成稀有样本。解决「真实数据采不到」的问题，但存在 sim-to-real 鸿沟。
关键要点
- 3DGS 重建的优点是「像真的」，缺点是编辑能力弱、动态物体难处理
- 合成数据最适合补「类别稀缺」与「危险场景」，不适合替代真实分布
- 训练时要混合真实与合成，并监控「合成域特征」被学成捷径
面试怎么答
讲「补稀缺不替代分布」，并给一个合成数据涨点的例子。