Här är några innovativa fasadsystem som används i datorseende:
1. Generativa motstridiga nätverk (GAN): GAN används för att skapa realistiska och detaljerade syntetiska bilder som kan användas för att träna datorseendemodeller. Dessa modeller kan lära sig av ett stort dataset av syntetiska bilder och sedan prestera bra på verkliga bilder.
2. Deep Learning-baserad objektdetektion: Deep learning-modeller som Convolutional Neural Networks (CNN) har revolutionerat objektdetektering inom datorseende. System som Faster R-CNN, YOLO och SSD används ofta för exakt och realtidsobjektdetektering i bilder och videor.
3. Semantisk segmentering: Semantisk segmentering är processen att tilldela en klassetikett till varje pixel i en bild. Avancerade arkitekturer som Fully Convolutional Networks (FCN) och U-Net har utvecklats för exakt och effektiv semantisk segmentering, vilket möjliggör applikationer som bildförståelse, autonom körning och medicinsk bildanalys.
4. Pose-uppskattning: Pose-uppskattning avser att bestämma positionen och orienteringen av objekt i en bild eller video. Framsteg inom djupinlärning har lett till utvecklingen av system som noggrant kan uppskatta positionen för objekt, till exempel uppskattning av människokroppens position eller 3D-uppskattning av objektposition. Dessa system hittar tillämpningar inom områden som robotik, förstärkt verklighet och rörelsespårning.
5. Instanssegmentering: Instanssegmentering tar semantisk segmentering ett steg längre genom att särskilja enskilda instanser av objekt i en bild. Toppmoderna modeller som Mask R-CNN använder regionbaserade faltningsneurala nätverk och helt anslutna nätverk för att identifiera och segmentera enskilda objekt i en bild, vilket ger detaljerad och exakt förståelse på objektnivå.
6. 3D-rekonstruktion: Datorseendetekniker som Structure from Motion (SfM), Multi-View Stereo (MVS) och Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) används för att rekonstruera 3D-modeller av scener eller objekt från en serie bilder eller videor. Dessa tekniker hittar tillämpningar inom virtuell verklighet, förstärkt verklighet, arkitektonisk modellering och bevarande av kulturarv.
Dessa innovativa fasadsystem förbättrar kapaciteten hos datorseendemodeller, vilket gör att de kan förstå och interagera med den visuella världen mer effektivt.
Publiceringsdatum: