一種適用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用程序，機(jī)器人和導(dǎo)航的技術(shù)
最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從照片中提取二維對(duì)象，并在三個(gè)維度上忠實(shí)地渲染它們。這是一種適用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用程序，機(jī)器人和導(dǎo)航的技術(shù)，這就是為什么它成為Facebook研究的急切領(lǐng)域。
在首爾舉行的國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議（ICCV）召開前的今天的博客中，F(xiàn)acebook強(qiáng)調(diào)了其在智能內(nèi)容理解方面的最新進(jìn)展。它說，它們的系統(tǒng)一起可以用于檢測(cè)復(fù)雜的前景和背景物體，例如椅子的腿或重疊的家具。
Facebook研究人員Georgia Gkioxari寫道：“ ［我們的研究建立在使用深度學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)和定位圖像中對(duì)象的最新進(jìn)展的基礎(chǔ)上，以及用于3D形狀理解的新工具和體系結(jié)構(gòu)，例如體素，點(diǎn)云和網(wǎng)格，” Shubham Tulsiani和David Novotny在博客文章中。“三維理解將在提高AI系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界中更緊密地理解，解釋和操作的能力中發(fā)揮核心作用?！?/p>
Mesh R-CNN是受關(guān)注的作品之一，該方法能夠根據(jù)雜亂和遮擋的物體的圖像預(yù)測(cè)三維形狀。
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