HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

SliceNet: تقدير عمق كثيف عميق من لقطة داخلية واحدة باستخدام تمثيل مبني على الشرائح

Enrico Gobbetti Jens Schneider Eva Almansa Marco Agus Giovanni Pintore

الملخص

نقدم شبكة عصبية عميقة جديدة لتقدير خريطة العمق من صورة محيطية داخلية مفردة باستخدام عدسة واحدة. تعتمد الشبكة مباشرة على التمثيل المتساوي الطول (الاستقامة)، مستفيدة من خصائص الصور المحيطية الداخلية التي تبلغ 360 درجة. بالاعتماد على حقيقة أن الجاذبية تلعب دورًا مهمًا في تصميم وبناء المساحات الداخلية الصناعية، نقترح تمثيلًا مكثفًا للمنظر من خلال شرائح عمودية على الكرة، ونستغل العلاقات القصيرة والطويلة الأمد بين هذه الشرائح لاستعادة خريطة العمق على الشكل المتساوي الطول. يتيح هذا التصميم الحفاظ على معلومات عالية الدقة في السمات المستخلصة، حتى مع استخدام شبكة عميقة. وتُظهر النتائج التجريبية أن طريقتنا تتفوق على الحلول الرائدة في مجالها من حيث دقة التنبؤ، وبخاصة عند التعامل مع البيانات الواقعية.


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