Forskere fra AIRI Institute præsenterede på en international videnskabelig konference om virtuelle og
Dybdeanalyse er en af hovedopgavernecomputer vision applikationer. For at robotten skal kunne navigere i rummet, og augmented reality-filteret lægges oven på det ønskede billede, skal systemet korrekt estimere afstandene til hvert objekt i rammen.
Dybdekort bygges som udgangspunkt ud frainformation fra specielle sensorer. Den mest populære af disse er lidar. Denne enhed retter en lysstråle og måler den tid, det tager for reflektionen at vende tilbage. Ulemper ved denne teknologi: begrænset rækkevidde og høj pris på sensorer. RGB-kameraer bruges også som et alternativ. Denne metode bruges i udviklingen af forskellige AR-applikationer til smartphones.
Den nye teknologi kombinerede forskellige tilgange tilløsning af problemet med dybdeestimering. Forskere har udviklet modeller, der bruger global rumlig information til at skabe de mest nøjagtige kort. Den foreslåede model kombinerer fordelene ved transformere og foldede neurale netværk. Forfatterne bemærker, at modellen er selvlærende og ikke behøver data fra dybdesensorer.
Udviklerne rapporterede, at den foreslåede metodebestået præstationsevalueringen på uafhængige datasæt og viste et af de bedste resultater i verden. Information om modeller og metoder loves snart at blive offentliggjort.
Læs mere:
NASA afslørede oprindelsen af Haumea - den mest mystiske planet i solsystemet
Genomets "mørke stof" skjulte kræftbehandling: hvad forskerne fandt der
Fem millioner års død: hvorfor den "store døende" virkelig tog så lang tid