“`html
DistillGrasp: Уникальный метод ИИ для интеграции корреляции признаков с дистилляцией знаний для завершения глубины прозрачных объектов
RGB-D камеры испытывают трудности с точным захватом глубины прозрачных объектов из-за оптических эффектов отражения и преломления. Это приводит к частичной или неточной информации в глубинных картах, которые они производят. Для преодоления этой проблемы были разработаны сложные сетевые дизайны и продвинутые визуальные функции, предназначенные для воссоздания отсутствующей глубинной информации. Хотя эти методы могут повысить точность, они также создают трудности с соединением различных визуальных данных и значительно увеличивают потребности в обработке.
Решение проблемы
Уникальный метод, известный как DistillGrasp, был разработан в ответ на эти трудности. Его цель – эффективно завершать глубинные карты путем передачи информации от мощной учителеской сети к более эффективной студенческой сети. Специально созданный блок корреляции позиций (PCB) в учителеской сети использует RGB-изображения в качестве опорных точек, так называемых запросов и ключей, для определения связанных значений. Это помогает модели точно устанавливать корреляции между различными признаками, которые затем применяются к прозрачным областям, лишенным информации о глубине.
Метод представляет модуль последовательной корреляции признаков (CFCM) для студентов. Этот модуль сохраняет последовательные и надежные области изображений RGB и текущих глубинных карт. Затем он заполняет пробелы в глубинной информации, используя сверточную нейронную сеть (CNN) для определения связей между этими областями. Дистилляционная потеря применяется для того, чтобы убедиться, что студенческая сеть не просто повторяет региональные признаки учителеской сети. Эта функция потерь способствует более полному пониманию сцены, учитывая информацию о краях объекта и его структуре, а также разницу между ожидаемыми и фактическими значениями глубины.
Эффективность и применение
Обширные эксперименты на наборе данных ClearGrasp доказали эффективность этой методологии. Согласно результатам, учителеская сеть демонстрирует лучшую точность и обобщение, чем самые передовые техники, используемые в настоящее время. Студенческая сеть работает на быстрой скорости 48 кадров в секунду (FPS) и производит конкурентоспособные результаты, несмотря на более высокую вычислительную эффективность. Более того, DistillGrasp продемонстрировал заметные улучшения скорости при применении на реальной роботизированной системе захвата, что подтверждает его полезность и устойчивость в обработке сложностей прозрачных объектов.
Основные вклады
Эта работа обсуждает применение дистилляции знаний для улучшения точности завершения глубины, особенно для прозрачных объектов. Этот новый метод обучает более эффективную студенческую сеть, используя преимущества более мощной учителеской сети.
Исследование представляет два уникальных подхода к выявлению связей между характеристиками студенческой и учителеской сетей. В студенческой сети был использован модуль последовательной корреляции признаков (CFCM) для поддержания эффективности без потери производительности, в то время как в учителеской сети был использован блок корреляции позиций (PCB) для точного выравнивания признаков. Эти тактики гарантируют, что обе сети достигают высокого уровня точности и скорости.
Была реализована композитная дистилляционная потеря для уменьшения различий в производительности между студенческой и учителеской сетями. Эта функция потерь, включающая потерю расстояния, потерю структуры и потерю края, позволяет студенческой сети эффективно изучать как локальные, так и глобальные признаки, гарантируя, что она может имитировать производительность учителеской сети.
В рамках точности и обобщения обширное тестирование на наборе данных ClearGrasp показало, что учителеская сеть работает лучше, чем передовые техники. Несмотря на более высокую скорость, студенческая сеть демонстрирует конкурентоспособные результаты. Успешное применение техники на роботе UR10e для захвата прозрачных объектов подтверждает ее эффективность.
Подробнее о работе можно узнать в статье. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустил DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для дистилляции моделей, создания эффективных малых языковых моделей. Ссылка.
Исследователи AI Lab itinai.ru представили DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для дистилляции моделей, создания эффективных малых языковых моделей. Ссылка.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте DistillGrasp.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
