Wetenschappers van het AIRI Instituut presenteerden op een internationale wetenschappelijke conferentie over virtuele en
Diepteanalyse is een van de hoofdtakencomputer vision-toepassingen. Om de robot in de ruimte te laten navigeren en het augmented reality-filter over het gewenste beeld heen te plaatsen, moet het systeem de afstanden tot elk object in het frame correct inschatten.
In de regel worden dieptekaarten gebouwd op basis vaninformatie afkomstig van speciale sensoren. De meest populaire hiervan is lidar. Dit apparaat stuurt een lichtstraal en meet de tijd die nodig is voordat de reflectie terugkeert. Nadelen van deze technologie: beperkt bereik en hoge kosten van sensoren. Als alternatief worden ook RGB-camera's gebruikt. Deze methode wordt gebruikt bij de ontwikkeling van verschillende AR-applicaties voor smartphones.
De nieuwe technologie combineerde verschillende benaderingenoplossing van het probleem van diepteschatting. Onderzoekers hebben modellen ontwikkeld die mondiale ruimtelijke informatie gebruiken om de meest nauwkeurige kaarten te maken. Het voorgestelde model combineert de voordelen van transformatoren en convolutionele neurale netwerken. De auteurs merken op dat het model zelflerend is en geen gegevens van dieptesensoren nodig heeft.
De ontwikkelaars meldden dat de voorgestelde methodeslaagde voor de prestatie-evaluatie van onafhankelijke datasets en liet een van de beste resultaten ter wereld zien. Er wordt beloofd dat informatie over modellen en methoden binnenkort openbaar zal worden gemaakt.
Lees verder:
NASA onthulde de oorsprong van Haumea - de meest mysterieuze planeet in het zonnestelsel
De "donkere materie" van het genoom verborg kankerbehandeling: wat wetenschappers daar vonden
Vijf miljoen jaar dood: waarom de "Grote Sterven" echt zo lang duurde