«`html
Проблемы отслеживания 3D-движения
Отслеживание плотного 3D-движения с помощью однообъективных видео сложно, особенно когда требуется точность на уровне пикселей. Существующие методы часто отслеживают лишь несколько точек, что не позволяет получить полное представление о сцене.
Недостатки текущих методов
- Требуют значительных вычислительных ресурсов.
- Трудности при длительном отслеживании из-за движения камеры и перекрытия объектов.
DELTA: Новое решение для отслеживания
Исследователи из UMass Amherst и MIT-IBM Watson AI Lab разработали метод DELTA, который эффективно отслеживает каждый пиксель в 3D-пространстве на протяжении долгих видеосекунд.
Преимущества DELTA
- Начинает с отслеживания низкого разрешения и использует внимание для повышения точности.
- Достигает лучших результатов на наборах данных CVO и Kubric3D.
- Работает более чем в 8 раз быстрее предыдущих методов.
Результаты экспериментов
DELTA показал отличные результаты в задачах 3D-отслеживания, обгоняя предшествующие методы по скорости и точности.
Заключение
DELTA — это эффективный метод для отслеживания каждого пикселя в видео, обеспечивающий точность в плотном 2D и 3D отслеживании. Однако у метода есть ограничения, связанные с длительными периодами перекрытия и необходимостью точной оценки глубины.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Начните с малого проекта и постепенно расширяйте автоматизацию.
Дополнительные ресурсы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
«`
