Evo nekih inovativnih fasadnih sustava koji se koriste u računalnom vidu:
1. Generativne kontradiktorne mreže (GAN): GAN se koriste za stvaranje realističnih i detaljnih sintetičkih slika koje se mogu koristiti za treniranje modela računalnog vida. Ovi modeli mogu učiti iz velikog skupa podataka sintetičkih slika, a zatim se dobro ponašati na slikama iz stvarnog svijeta.
2. Detekcija objekata temeljena na dubokom učenju: modeli dubinskog učenja poput konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) napravili su revoluciju u detekciji objekata u računalnom vidu. Sustavi kao što su Faster R-CNN, YOLO i SSD naširoko se koriste za precizno otkrivanje objekata u stvarnom vremenu na slikama i videozapisima.
3. Semantička segmentacija: Semantička segmentacija je proces dodjele oznake klase svakom pikselu na slici. Napredne arhitekture kao što su Fully Convolutional Networks (FCN) i U-Net razvijene su za preciznu i učinkovitu semantičku segmentaciju, omogućujući aplikacije kao što su razumijevanje slike, autonomna vožnja i analiza medicinske slike.
4. Procjena položaja: Procjena položaja odnosi se na određivanje položaja i orijentacije objekata na slici ili videu. Napredak u dubokom učenju doveo je do razvoja sustava koji mogu točno procijeniti položaj objekata, kao što je procjena položaja ljudskog tijela ili 3D procjena položaja objekta. Ovi sustavi nalaze primjenu u područjima poput robotike, proširene stvarnosti i praćenja kretanja.
5. Segmentacija instance: Segmentacija instance vodi semantičku segmentaciju korak dalje razlikovanjem pojedinačnih instanci objekata na slici. Najsuvremeniji modeli poput Mask R-CNN-a koriste regionalne konvolucijske neuronske mreže i potpuno povezane mreže za prepoznavanje i segmentiranje pojedinačnih objekata na slici, pružajući detaljno i precizno razumijevanje na razini objekta.
6. 3D rekonstrukcija: Tehnike računalnog vida kao što su Struktura iz pokreta (SfM), Multi-View Stereo (MVS) i Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) koriste se za rekonstrukciju 3D modela scena ili objekata iz niza slika ili videa. Ove tehnike nalaze primjenu u virtualnoj stvarnosti, proširenoj stvarnosti, arhitektonskom modeliranju i očuvanju kulturne baštine.
Ovi inovativni fasadni sustavi poboljšavaju mogućnosti modela računalnog vida, omogućujući im učinkovitije razumijevanje i interakciju s vizualnim svijetom.
Datum objave: