HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

تقدير العمق في الصور الاستريو في أي وقت على الأجهزة المحمولة

Yan Wang; Zihang Lai; Gao Huang; Brian H. Wang; Laurens van der Maaten; Mark Campbell; Kilian Q. Weinberger
تقدير العمق في الصور الاستريو في أي وقت على الأجهزة المحمولة
الملخص

تتطلب العديد من تطبيقات تقدير العمق الثنائي في الروبوتات إنشاء خرائط الاختلاف بدقة وفي الوقت الفعلي تحت قيود حسابية كبيرة. تجبر الخوارزميات الحالية الأكثر تقدماً على اختيار بين إنتاج تعيينات دقيقة ببطء أو إنتاج تعيينات غير دقيقة بسرعة، بالإضافة إلى أن هذه الطرق عادة ما تتطلب الكثير من المعلمات لدرجة أنها لا يمكن استخدامها على الأجهزة ذات القيود في الطاقة أو الذاكرة. دفعتنا هذه العيوب إلى اقتراح نهج جديد لتنبؤ الاختلاف في الإعداد "أي وقت". على عكس الأعمال السابقة، يمكن لنهجنا الذي تم تعلمه من البداية إلى النهاية التوفيق بين الحساب والدقة أثناء الاستدلال. يتم تقدير العمق على مراحل، حيث يمكن استعلام النموذج في أي وقت لإخراج أفضل تقدير حالي له. يمكن لنموذجنا النهائي معالجة صور بدقة 1242 × 375 بمعدل يتراوح بين 10-35 إطاراً في الثانية على وحدة NVIDIA Jetson TX2 مع زيادة طفيفة فقط في الخطأ -- باستخدام معلمات أقل بمقدار مرتبة حجمين من أقوى خط أساس (baseline). الرمز المصدر متاح على https://github.com/mileyan/AnyNet .