Với thuật toán mới được phát triển, giờ đây việc chuyển các đối tượng sang máy tính ở chế độ 3D sẽ dễ dàng hơn nhiều.
Chúng ta nhận thức thế giới như thế nào? 3 Khi chúng ta nhìn một vật thể có chiều từ bên cạnh, vật thể này trái ngược với trò chơi. 3 Chúng ta có thể thấy rằng nó có chiều. dân tộc 3 Mặc dù chúng ta không thể nhìn thấy tất cả các vật thể vì mức độ nhận thức về chiều rất cao, nhưng bộ não của chúng ta sẽ lấp đầy vật thể đó thay vì chúng ta và nói với chúng ta. 3 trình bày một đối tượng.
Máy tính, vốn có thể thực hiện các hoạt động tốt hơn bộ não của chúng ta trong nhiều môn học, lại không thành công lắm về mặt này. 2 đối tượng chiều 3 Khi trí tuệ nhân tạo phát triển, máy tính không thể nhận thức được một chiều sẽ loại bỏ những tính năng này và trở nên giống con người. 3 Có những cải thiện về mức độ nhận thức về chiều. Một thuật toán mới đã lấy những con số cực kỳ nhỏ trong môi trường máy tính. 3 nhận thức chiều. Được phát triển bởi một nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Berkeley, dự án này được liên kết trực tiếp với trí tuệ nhân tạo và thực tế tăng cường.
Theo hệ thống cũ 3 Khi quét các vật thể có chiều, chúng tôi cần hàng triệu pixel. Vì máy tính tạo pixel chiều cao, chiều dài như một bức tranh theo thuật toán mới 3. nó cũng bắt đầu tạo pixel cho chiều sâu bằng cách tạo kích thước. Đây là cảnh số lượng pixel tăng lên đáng kinh ngạc. Trong khi hình ảnh 100×100 pixel thông thường có 10.000 pixel, 3 ở kích thước hình ảnh 100x100x100 1Nó có 0,000,000 pixel.
Hệ thống này có thể trông như mới nhưng công thức này thường được sử dụng trong quét 3D. Christian Hane thuộc phòng thí nghiệm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Berkeley đã tìm ra một cách đơn giản hơn. Giải pháp của Hane đang cố gắng chỉ nhận dạng bề mặt của vật thể trên khung vẽ chung có kích thước 100x100x100.
Để làm điều này, trước tiên bạn chuyển đổi hình ảnh 2D của đối tượng thành hình ảnh 3D ở độ phân giải rất thấp. Sau đó, bạn xóa những thứ không liên quan đến đối tượng khỏi trường này. Sau đó, bạn sẽ tiếp tục con đường của mình bằng cách cố gắng chụp được độ phân giải cao hơn của đối tượng và loại bỏ các pixel cần loại bỏ. Cuối cùng, chỉ còn lại chính đối tượng đó. Người ta cho rằng máy tính có thể nhận biết hình ảnh dễ dàng hơn với giải pháp này nhưng người ta vẫn cho rằng đó không phải là một công thức mang tính cách mạng. Với sự phát triển của công nghệ AR, chúng tôi mong muốn sao chép những hình ảnh thoải mái hơn trong lĩnh vực này.
Nguồn: https://techcrunch.com/2017/08/23/this-algorithm-cleverly-recreates-3d-objects-from-tiny-2d-images/?ncid=rss
