Berikut adalah beberapa sistem fasad inovatif yang digunakan dalam visi komputer:
1. Generative Adversarial Networks (GAN): GAN digunakan untuk membuat gambar sintetis yang realistis dan detail yang dapat digunakan untuk melatih model visi komputer. Model ini dapat belajar dari kumpulan data gambar sintetik yang besar dan kemudian bekerja dengan baik pada gambar dunia nyata.
2. Deteksi Objek Berbasis Pembelajaran Jauh: Model pembelajaran mendalam seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) telah merevolusi deteksi objek dalam visi komputer. Sistem seperti Faster R-CNN, YOLO, dan SSD banyak digunakan untuk deteksi objek yang akurat dan real-time dalam gambar dan video.
3. Segmentasi Semantik: Segmentasi semantik adalah proses pemberian label kelas untuk setiap piksel dalam suatu gambar. Arsitektur canggih seperti Fully Convolutional Networks (FCNs) dan U-Net telah dikembangkan untuk segmentasi semantik yang tepat dan efisien, memungkinkan aplikasi seperti pemahaman citra, penggerak otonom, dan analisis citra medis.
4. Estimasi Pose: Estimasi pose mengacu pada penentuan posisi dan orientasi objek dalam gambar atau video. Kemajuan dalam pembelajaran mendalam telah mengarah pada pengembangan sistem yang dapat memperkirakan pose objek secara akurat, seperti estimasi pose tubuh manusia atau estimasi pose objek 3D. Sistem ini menemukan aplikasi di bidang-bidang seperti robotika, augmented reality, dan pelacakan gerak.
5. Segmentasi Instance: Segmentasi Instance membawa segmentasi semantik selangkah lebih maju dengan membedakan instance individu objek dalam sebuah gambar. Model canggih seperti Mask R-CNN menggunakan jaringan saraf konvolusional berbasis wilayah dan jaringan yang sepenuhnya terhubung untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan objek individu dalam gambar, memberikan pemahaman tingkat objek yang terperinci dan tepat.
6. Rekonstruksi 3D: Teknik visi komputer seperti Structure from Motion (SfM), Multi-View Stereo (MVS), dan Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) digunakan untuk merekonstruksi model adegan atau objek 3D dari serangkaian gambar atau video. Teknik-teknik ini menemukan aplikasi dalam realitas virtual, augmented reality, pemodelan arsitektur, dan pelestarian warisan budaya.
Sistem fasad inovatif ini meningkatkan kemampuan model computer vision, memungkinkan mereka memahami dan berinteraksi dengan dunia visual secara lebih efektif.
Tanggal penerbitan: