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最先進的機器學(xué)習(xí)算法可以從照片中提取二維對象,并在三個維度上忠實地渲染它們。這是一種適用于增強現(xiàn)實應(yīng)用程序,機器人和導(dǎo)航的技術(shù),這就是為什么它成為Facebook研究的急切領(lǐng)域。
在首爾舉行的國際計算機視覺會議(ICCV)召開前的今天的博客中,F(xiàn)acebook強調(diào)了其在智能內(nèi)容理解方面的最新進展。它說,它們的系統(tǒng)一起可以用于檢測復(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)來預(yù)測和定位圖像中對象的最新進展的基礎(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。”
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)測三維形狀。
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