AIRI研究所の科学者らは、仮想と科学に関する国際科学会議で発表した。
深度分析は主要なタスクの 1 つです。コンピュータ ビジョン アプリケーション。ロボットが空間を移動できるようにし、目的の画像に拡張現実フィルターを重ねるには、システムがフレーム内の各オブジェクトまでの距離を正しく推定する必要があります。
原則として、深度マップはに基づいて構築されます特別なセンサーからの情報。これらの中で最も人気があるのはライダーです。このデバイスは、光線を方向付け、反射が戻るまでの時間を測定します。この技術の欠点: 範囲が限定され、センサーのコストが高い。 RGB カメラも代替として使用されます。この手法は、スマートフォン向けのさまざまな AR アプリケーションの開発に使用されています。
新しいテクノロジーは、さまざまなアプローチを組み合わせて深度推定の問題の解決策。研究者は、世界の空間情報を使用して最も正確な地図を作成するモデルを開発しました。提案されたモデルは、トランスフォーマーと畳み込みニューラル ネットワークの利点を組み合わせたものです。著者は、モデルが自己学習型であり、深度センサーからのデータを必要としないことに注目しています。
開発者は、提案された方法が独立したデータセットのパフォーマンス評価に合格し、世界で最高の結果の 1 つを示しました。モデルとメソッドに関する情報は、近日中に公開される予定です。
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