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申<傅>管理网app(下)载:Google透过〖人工〗智〖慧教电脑如〗何(分)辨<透>明「物」

初代 iPad “創”造{者}回顧iPad這“十”年:其實iPad 比iPhone[更早在]實 驗室【出】現,但至【今它還沒】找到自己(的定位

)如 何[正确]辨 视〖透明〗物{体}一“直”是{电脑}视《觉》领域(的)一【大难】题, 虽[然]自 驾车或‘工’业〖自〗动化机器人“大多搭”载先 进[且]复 杂的影“像辨识”系 统,但往[往]败在 透明〖物〗体〖上。〗为《了解》决这“项”挑战,「来」自哥“伦”比「亚」大《学、Synthesis Ai》与Google的“研发团队共”同推出ClearGrasp技“术,”透过人「工智慧的」方‘式’强<化辨>识 效果。



[透]明 物{体}常被 辨识成杂讯

[目]前电脑 视觉〖常使用RGB-D}相「机(可」以记录景深<资讯>的相 机,[如Kinect)、光达(Lidar)等]光 学【距离】感【应】器建立准〖确的3D环〗境模《型,然而》使“用”光『学』方『式侦』测的<缺>点,就是《很》容{易受到玻}璃容器【等】透(明)物(体)干(扰。



)其‘中主要的’原〖因,在〗于〖这〗类<感>应器在运【作】过 成[中,]会 假 设所[有的物]体 表<面均为完>全<漫反射(Lambertian Reflectance,指表>面能将光线<均>匀 反[射至所有]方 向,{从}而<在所有视>角 下[产]生 均 匀的[表]面 亮<度),>然『而透明』物《体的表面》除‘了’有反射光 之[外,]还 会有折【射光,】所〖以〗违背了这「个」假“设,造成无”法 辨识[或是被]辨 识为‘杂’讯等情“况。



根”据ClearGrasp的 论文(PDF)指出,ClearGrasp[可以]在深 度<学习>的协助‘下,使用’深度卷“积网”络“判断”物体表面的〖法〗线,以及“透”明(物)体 的[表面遮]罩、遮挡边 界(Occlusion Boundary,〖即景〗深〖的〗不『连续性),以』精“确”推算“单张RGB-D”图“像”中的景『深』资讯。



“使”用Intel RealSense D415【景深】摄【影机】拍摄〖透明物〗体〖的〗效{果}并“不”理想。(图片【来源:Google,】下(同)



)以“传”统方式建<立的3D模型中,>许{多}透明物体无『法正常』侦测并(显)示出来。



ClearGrasp(<右>下)能‘大’幅【提】升辨〖识透明〗物【体】的准(确)度。



使用『模』拟『图』像训练

ClearGrasp《运》作过(程总计使)用3【个神】经网{路,}第1【个是用】于标《记物》体表『面』的<法线,>第2(个)则{用}于【标记遮】挡「边」界,最“后的”则<用>于标记“透”明(物体,)以“利”后续透过遮〖罩〗过虑“属”于〖透〗明『物』体的“所”有像素,「并」在 最[后补]上正确 的{景深}数《据。



》由『于』目前没〖有现成〗的透明物〖体〗图‘片’与景深《资料》库,‘因此’在训《练》过程 中,开发团队[使]用3D 绘图 的方[式]产 生了「超」过50,000{张的RGB-D}模(拟图)像,<这样>一来不但(可以快)速〖建〗立‘资’料库,还能“够”使用『逼真』的CG图‘像’搭配准<确>的景深{资料}训〖练〗系统,并 依[需]要改变背 景(和)照<明条件,>增加训「练」资<料>库(的)丰<富>性。



为 了验证[训练]成 果,(研)发团队准‘备’了286‘组真实’照片,每组由2 张[照]片 构成,「其中1」张『包含』透(明)物「品,而」另1‘张’则『将』透明{物}品“替”换{为}外『型』一「模一样的」非【透明物】品, 藉[以]分析2种 情况<下>的『辨』识【情】况是“否”相{同。

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