HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

LED2-Net: تقدير التخطيط المونوكولي ثلاثي الأبعاد عبر التحويل المتدرج للعمق

Wang Fu-En ; Yeh Yu-Hsuan ; Sun Min ; Chiu Wei-Chen ; Tsai Yi-Hsuan

الملخص

رغم التقدم الكبير الذي تحقق في تقدير تخطيط الغرف، فإن معظم الطرق تستهدف تقليل الخسارة في إحداثيات البكسل ثنائية الأبعاد بدلاً من استغلال بنية الغرفة في الفضاء ثلاثي الأبعاد. بهدف إعادة بناء تخطيط الغرفة في ثلاثة أبعاد، نصوغ مهمة تقدير التخطيط الشامل 360 كمشكلة تنبؤ بالعمق على خط الأفق لصورة بانورامية. تحديداً، نقترح إجراء الرسم المتفاوت للعمق (Differentiable Depth Rendering) لجعل تحويل التخطيط إلى تنبؤ العمق قابلاً للمفاضلة، مما يجعل النموذج المقترح قابلاً للتدريب من البداية إلى النهاية مع الاستفادة من المعلومات الهندسية ثلاثية الأبعاد دون الحاجة إلى تقديم العمق الحقيقي. يحقق طريقة البحث أداءً رائداً على العديد من مجموعات البيانات المرجعية لتخطيط الغرف الشاملة 360. بالإضافة إلى ذلك، فإن صياغتنا تتيح خطوة التدريب الأولي على مجموعة بيانات العمق، مما يحسن بشكل أكبر قابلية تعميم نموذج تقدير التخطيط لدينا.


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
LED2-Net: تقدير التخطيط المونوكولي ثلاثي الأبعاد عبر التحويل المتدرج للعمق | مستندات | HyperAI