一種適用于增強現(xiàn)實應用程序，機器人和導航的技術
最先進的機器學習算法可以從照片中提取二維對象，并在三個維度上忠實地渲染它們。這是一種適用于增強現(xiàn)實應用程序，機器人和導航的技術，這就是為什么它成為Facebook研究的急切領域。
在首爾舉行的國際計算機視覺會議（ICCV）召開前的今天的博客中，F(xiàn)acebook強調(diào)了其在智能內(nèi)容理解方面的最新進展。它說，它們的系統(tǒng)一起可以用于檢測復雜的前景和背景物體，例如椅子的腿或重疊的家具。
Facebook研究人員Georgia Gkioxari寫道：“ ［我們的研究建立在使用深度學習來預測和定位圖像中對象的最新進展的基礎上，以及用于3D形狀理解的新工具和體系結(jié)構，例如體素，點云和網(wǎng)格，” Shubham Tulsiani和David Novotny在博客文章中。“三維理解將在提高AI系統(tǒng)在現(xiàn)實世界中更緊密地理解，解釋和操作的能力中發(fā)揮核心作用。”
Mesh R-CNN是受關注的作品之一，該方法能夠根據(jù)雜亂和遮擋的物體的圖像預測三維形狀。
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