HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

OVIR-3D: استرجاع النماذج ثلاثية الأبعاد بمعجم مفتوح دون تدريب على بيانات ثلاثية الأبعاد

Lu, Shiyang ; Chang, Haonan ; Jing, Eric Pu ; Boularias, Abdeslam ; Bekris, Kostas
OVIR-3D: استرجاع النماذج ثلاثية الأبعاد بمعجم مفتوح دون تدريب على بيانات ثلاثية الأبعاد
الملخص

يقدم هذا العمل طريقة OVIR-3D، وهي طريقة بسيطة ومعتبرة فعالة لاسترجاع نماذج كائنات ثلاثية الأبعاد باستخدام مفردات مفتوحة دون الحاجة إلى استخدام أي بيانات ثلاثية الأبعاد للتدريب. عند تلقي استفسار لغوي، تكون الطريقة المقترحة قادرة على إرجاع مجموعة مرتبة من أقسام نماذج الكائنات الثلاثية الأبعاد بناءً على التشابه في الخصائص بين النموذج والطلب اللغوي. يتم تحقيق ذلك من خلال دمج متعدد الزوايا لمقترحات المناطق ثنائية الأبعاد المنسجمة مع النص في الفضاء الثلاثي الأبعاد، حيث يمكن للمشبك المقترح للمناطق ثنائية الأبعاد الاستفادة من قواعد البيانات ثنائية الأبعاد التي تكون أكثر سهولة في الوصول إليها وغالبًا ما تكون أكبر حجمًا من قواعد البيانات ثلاثية الأبعاد. يعتبر عملية الدمج المقترحة فعالة لأنها يمكن تنفيذها في الوقت الحقيقي لأغلب المشاهد الداخلية ثلاثية الأبعاد ولا تتطلب تدريبًا إضافيًا في الفضاء الثلاثي الأبعاد. تظهر التجارب على قواعد بيانات عامة وعلى روبوت حقيقي فعالية هذه الطريقة وإمكاناتها في التطبيقات المتعلقة بالتنقل والتحكم في الروبوتات.

OVIR-3D: استرجاع النماذج ثلاثية الأبعاد بمعجم مفتوح دون تدريب على بيانات ثلاثية الأبعاد | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI