Científicos del Instituto AIRI presentaron en una conferencia científica internacional sobre
El análisis de profundidad es una de las principales tareasAplicaciones de visión por computadora. Para que el robot pueda navegar en el espacio y el filtro de realidad aumentada se superponga a la imagen deseada, el sistema debe estimar correctamente las distancias a cada objeto en el marco.
Por regla general, los mapas de profundidad se construyen sobre la base deinformación procedente de sensores especiales. El más popular de estos es lidar. Este dispositivo dirige un haz de luz y mide el tiempo que tarda en volver el reflejo. Desventajas de esta tecnología: rango limitado y alto costo de los sensores. Las cámaras RGB también se utilizan como alternativa. Este método se utiliza en el desarrollo de varias aplicaciones AR para teléfonos inteligentes.
La nueva tecnología combinó diferentes enfoques parasolución del problema de estimación de la profundidad. Los investigadores han desarrollado modelos que utilizan información espacial global para crear los mapas más precisos. El modelo propuesto combina las ventajas de los transformadores y las redes neuronales convolucionales. Los autores señalan que el modelo es de autoaprendizaje y no necesita datos de sensores de profundidad.
Los desarrolladores informaron que el método propuestopasó la evaluación de rendimiento en conjuntos de datos independientes y mostró uno de los mejores resultados del mundo. Se promete que pronto se pondrá a disposición del público información sobre modelos y métodos.
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