AIRI 연구소의 과학자들이 가상 및 과학에 관한 국제 과학 회의에서 발표했습니다.
깊이 분석은 주요 작업 중 하나입니다.컴퓨터 비전 응용 프로그램. 로봇이 우주를 탐색할 수 있고 증강 현실 필터가 원하는 이미지에 중첩되기 위해서는 시스템이 프레임의 각 물체까지의 거리를 정확하게 추정해야 합니다.
일반적으로 깊이 맵은 다음을 기반으로 작성됩니다.특수 센서에서 오는 정보. 이 중 가장 인기 있는 것은 라이더입니다. 이 장치는 광선을 지시하고 반사가 되돌아오는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이 기술의 단점: 범위가 제한되고 센서 비용이 높습니다. RGB 카메라도 대안으로 사용됩니다. 이 방법은 스마트폰용 다양한 AR 애플리케이션 개발에 사용됩니다.
새로운 기술은 다양한 접근 방식을 결합했습니다.깊이 추정 문제의 해결. 연구원들은 가장 정확한 지도를 만들기 위해 전역 공간 정보를 사용하는 모델을 개발했습니다. 제안된 모델은 변환기와 컨볼루션 신경망의 장점을 결합합니다. 저자는 모델이 스스로 학습하며 깊이 센서의 데이터가 필요하지 않다고 말합니다.
개발자들은 제안된 방법이독립적인 데이터 세트에 대한 성능 평가를 통과했으며 세계 최고의 결과 중 하나를 보여주었습니다. 모델 및 방법에 대한 정보는 곧 공개될 예정입니다.
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