HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

GEDepth: تضمين الأساس لتقدير العمق من منظور واحد

Xiaodong Yang Zhuang Ma Zhiyu Ji Zhe Ren

الملخص

تُعد تقدير العمق من عدسة واحدة مشكلة غير محددة بدقة، حيث يمكن أن تُنتج الصورة ثنائية الأبعاد نفسها من مجموعات لا نهائية من المشاهد ثلاثية الأبعاد. وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي سجلته الخوارزميات الرائدة في هذا المجال، إلا أنها تظل مصممة بشكل أساسي لتركيب معين يتضمن الملاحظات البصرية وبارامترات الكاميرا (أي المعاملات الداخلية والخارجية)، مما يحد بشكل كبير من قدرتها على التعميم في السياقات الواقعية. وللتغلب على هذا التحدي، تُقترح في هذه الورقة وحدة تضمين أرضية جديدة، تُفكك بارامترات الكاميرا عن الإشارات البصرية، وبالتالي تعزز القدرة على التعميم. وباستخدام بارامترات الكاميرا، تُنتج الوحدة المقترحة عمق الأرض، والذي يُدمج مع الصورة المدخلة ويُستخدم كمرجع في التنبؤ النهائي بالعمق. كما تم تصميم انتباه أرضي داخل الوحدة لدمج عمق الأرض مع عمق المتبقي بطريقة مثلى. وتمتاز وحدة التضمين الأرضي بالكفاءة العالية والخفيفية، مما يجعلها وحدة قابلة للتكامل بسهولة كوحدة مُضافة يمكن دمجها في مختلف شبكات تقدير العمق. تُظهر التجارب أن النهج المقترح يحقق نتائج من الطراز الأول على مجموعات معايير شهيرة، وأهم من ذلك، يُظهر تحسناً ملحوظاً في التعميم على مجموعة واسعة من الاختبارات عبر المجالات المختلفة.


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