HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Helvipad: مجموعة بيانات حقيقية لتقدير العمق الاستريو متعدد الاتجاهات

Mehdi Zayene Jannik Endres Albias Havolli Charles Corbière Salim Cherkaoui Alexandre Kontouli Alexandre Alahi

الملخص

رغم التقدم المحرز في تقدير العمق الثنائي البؤرة، فإن التصوير الكلي الاتجاه لا يزال مجالًا قليل الاستكشاف، وذلك أساسًا بسبب نقص البيانات المناسبة. نقدم "هيلفيпад" (Helvipad)، وهو مجموعة بيانات حقيقية لتقدير العمق الثنائي البؤرة في الصور الكليّة الاتجاه، والتي تتضمن 40 ألف إطار فيديو من سلاسل الفيديو عبر بيئات متنوعة، بما في ذلك مشاهد داخلية وخارجية مزدحمة مع ظروف إضاءة مختلفة. تم جمع هذه المجموعة باستخدام كاميرتين بزاوية 360 درجة (360°) في ترتيب رأسي-علوي ومستشعر ليدار (LiDAR)، وتتضمن المجموعة بيانات دقيقة للعمق والتفاوت من خلال إسقاط السحب النقطية ثلاثية الأبعاد على صور الإسقاط المستطيل الكروي (equirectangular). بالإضافة إلى ذلك، نوفر مجموعة تدريب محسنة ذات كثافة بيانات أعلى باستخدام استكمال العمق (depth completion). قمنا بتقييم النماذج الرائدة لتقدير العمق الثنائي البؤرة لكلٍ من الصور القياسية والصور الكليّة الاتجاه. أظهرت النتائج أن طرق تقدير العمق الثنائية الحديثة تؤدي بشكل جيد نسبيًا، ولكن تحديًّا ما زال قائماً في تقدير العمق بدقة في التصوير الكلي الاتجاه. لمعالجة هذا التحدي، قدمنا التعديلات اللازمة على نماذج تقدير العمق الثنائية، مما أدى إلى تحسين الأداء.


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
Helvipad: مجموعة بيانات حقيقية لتقدير العمق الاستريو متعدد الاتجاهات | مستندات | HyperAI