Des scientifiques de l'Institut AIRI ont fait une présentation lors d'une conférence scientifique internationale sur les technologies virtuelles et
L'analyse en profondeur est l'une des tâches principalesapplications de vision par ordinateur. Pour que le robot puisse naviguer dans l'espace, et que le filtre de réalité augmentée se superpose à l'image souhaitée, le système doit estimer correctement les distances à chaque objet dans le cadre.
En règle générale, les cartes de profondeur sont construites sur la base deinformations provenant de capteurs spéciaux. Le plus populaire d'entre eux est le lidar. Cet appareil dirige un faisceau lumineux et mesure le temps de retour de la réflexion. Inconvénients de cette technologie : portée limitée et coût élevé des capteurs. Les caméras RVB sont également utilisées comme alternative. Cette méthode est utilisée dans le développement de diverses applications AR pour smartphones.
La nouvelle technologie combinait différentes approches poursolution du problème d'estimation de la profondeur. Les chercheurs ont développé des modèles qui utilisent des informations spatiales mondiales pour créer les cartes les plus précises. Le modèle proposé combine les avantages des transformateurs et des réseaux de neurones convolutifs. Les auteurs notent que le modèle est auto-apprenant et n'a pas besoin de données provenant de capteurs de profondeur.
Les développeurs ont indiqué que la méthode proposéea réussi l'évaluation des performances sur des ensembles de données indépendants et a montré l'un des meilleurs résultats au monde. Il est promis que des informations sur les modèles et les méthodes seront bientôt rendues publiques.
Lire la suite:
La NASA a révélé l'origine de Haumea - la planète la plus mystérieuse du système solaire
La "matière noire" du génome cache le traitement du cancer : ce que les scientifiques y ont trouvé
Cinq millions d'années de mort : pourquoi le "Great Dying" a vraiment pris si longtemps