HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

سحاب التدرجات الموجهة لاكتشاف الأشياء والسطوح وتصميم المشاهد الداخلية ثلاثية الأبعاد

Zhile Ren Erik B. Sudderth

الملخص

نطور تمثيلات وخوارزميات جديدة للكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد (3D) وتوقع التخطيط المكاني في المشاهد الداخلية المعقدة. أولاً، نقترح موصِّف السحب المتدرجة الموجه (Clouds of Oriented Gradient - COG) الذي يربط بين المظهر ثنائي الأبعاد والوضع ثلاثي الأبعاد للأنواع المختلفة من الأجسام، مما يتيح لنا نمذجة دقيقة لكيفية تأثير الإسقاط المنظوري على التدرجات المرئية في الصورة. لتمثيل أفضل للأساليب البصرية ثلاثية الأبعاد للأجسام الكبيرة وتقديم مؤشرات سياقية لتحسين كشف الأجسام الصغيرة، نقدم-surfaces الدعم الخفي (Latent Support Surfaces). ثم نقترح تمثيل "البكسيلات مانهاتن" (Manhattan Voxel) الذي يلتقط بشكل أفضل هندسة تخطيط الغرفة ثلاثية الأبعاد للمواطن الداخلية الشائعة. يتم تعلم قواعد تصنيف فعالة عبر إطار التنبؤ الهيكلي الخفي (Latent Structured Prediction Framework). يتم التقاط العلاقات السياقية بين الأصناف والتخطيط من خلال سلسلة من المصنفات، مما يؤدي إلى فرضيات مشهد شاملة تتفوق على الحالة الراهنة في قاعدة بيانات SUN RGB-D.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp