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使用逼真的CG图像搭配准确的景深资料
来源:    发布时间: 2020-04-15 18:34   100 次浏览   大小:  16px  14px  12px
Google透过人工智能教计算机如何分辨透明物体,ClearGrasp运作过程总计使用3个神经网络,第1个用于标记物体表面的法线,第2个则用于标记遮挡边界,最后的用于标记透明物体,以利后续透过屏蔽过虑属于透明物体的所有画素,并在最后补上正确的景深数据。

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     Google透过人工智能教计算机如何分辨透明物体,ClearGrasp运作过程总计使用3个神经网络,第1个用于标记物体表面的法线,第2个则用于标记遮挡边界,最后的用于标记透明物体,以利后续透过屏蔽过虑属于透明物体的所有画素,并在最后补上正确的景深数据。

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     由于目前没有现成的透明物体图片与景深数据库,因此在训练过程,开发团队使用3D绘图产生超过50,000张RGB-D模拟图像,这样一来不但可快速建立数据库,还能使用逼真的CG图像搭配准确的景深资料训练系统,并依需要改变背景和照明条件,增加训练数据库的丰富性。为了验证训练成果,研发团队准备286组真实照片,每组由2张照片构成,其中一张包含透明物品,而另一张则将透明物品替换为外型一模一样的非透明物品,借以分析2种情况下的辨识情况是否相同。

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     值得注意的是,虽然这种训练能准确辨识真实照片的透明物体,但对其他表面(如墙壁或一般物品)的表面辨识不太理想,因此开发团队还用Matterport3D与数据库训练系统一般物品,以强化整体表现。验证实验部分,开发团队使用UR5机器手臂测试抓取透明物体,使用平行爪抓取物体的成功率可从12%提升到74%,如果使用吸盘吸取物体,成功率从64%提高升到86%,证明准确度相当理想。ClearGrasp目前以开源形式释出,有兴趣的读者可参考项目网页取得更多信息。yabo体育手机版测速

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