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2020年02月23日 00:28 来源:缇庨珮缇嶞/span>

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为了更好地理解现实世界,AI 系统不仅需要准确识别物体,还必须学会以三维视角理解视觉场景,比如将二维图片中的沙发、餐桌和茶几以三维建模的方式重现出来。

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为了应对这些挑战, 研究人员首先通过 网格预测分支 (mesh prediction branch)强化了 Mask R-CNN 的 2D 对象分割系统,随后专门创建了一个 Pytorch 库 Torch3d ,里面储存了高度优化后的 3D 运算符,可以帮助实现 3D 物体结构采样和预测。

时代总会迭代,新旧交替是必然,作为一个“年轻人”,伟杰老师用自己的经历告诉所有人,年轻不一定是弱项,而他也坚信区块链、数字资产会在未来带给他更大的成就。

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与训练 Mask R-CNN 类似 ,研究团队使用了监督学习的方式来训练 Mesh R-CNN 学习 3D 形状预测。 他们在 Pix3D 和 ShapeNet 两个数据集上评估了新框架,它成为了第一个可以在所有场景类别中检测到物体完整 3D 形状的系统,而且综合表现也高出之前框架 7%。

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