“`html
DistillGrasp: Уникальный метод ИИ для интеграции корреляции признаков с дистилляцией знаний для завершения глубины прозрачных объектов
RGB-D камеры имеют сложности с точным захватом глубины прозрачных объектов из-за оптических эффектов отражения и преломления. В результате карты глубины, которые производят эти камеры, часто содержат неточную или отсутствующую информацию. Для преодоления этой проблемы были разработаны сложные сетевые конструкции и продвинутые визуальные функции с целью воссоздания отсутствующей информации о глубине. Хотя эти методы могут повысить точность, они также создают трудности с соединением различных визуальных данных и значительно увеличивают потребности в обработке.
Практические решения и ценность:
Уникальный метод, известный как DistillGrasp, был разработан в ответ на эти трудности. Его цель – эффективно завершать карты глубины путем передачи информации от учителя с высокой емкостью к более эффективной студенческой сети. Специально созданный блок корреляции позиций (PCB) в учительской сети использует изображения RGB в качестве опорных точек, так называемых запросов и ключей, чтобы определить связанные значения. Это помогает модели точно устанавливать корреляции между различными признаками, которые затем применяются к прозрачным областям, лишенным информации о глубине.
Метод представляет модуль согласования признаков (CFCM) для студентов. Этот модуль сохраняет согласованные и надежные области изображений RGB и текущие карты глубины. Затем он заполняет пробелы в информации о глубине, используя сверточную нейронную сеть (CNN) для определения связей между этими областями. Применяется дистилляционная потеря, чтобы гарантировать, что студенческая сеть не просто копирует региональные признаки учительской сети. Эта функция потерь способствует более полному пониманию сцены за счет учета информации о краях объекта и структуры, а также разницы между ожидаемыми и фактическими значениями глубины.
Обширные эксперименты на наборе данных ClearGrasp доказали эффективность этой методологии. Согласно результатам, учительская сеть работает лучше по точности и обобщению, 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. Кроме того, DistillGrasp продемонстрировал заметное улучшение скорости при применении на реальной роботизированной системе захвата, демонстрируя свою полезность и устойчивость в обработке сложностей прозрачных объектов.
Основные выводы:
Это исследование 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 учительской сети.
Исследование представляет два уникальных подхода к определению связей между характеристиками студенческой и учительской сетей. В студенческой сети был использован модуль согласования признаков (CFCM) для поддержания эффективности без потери производительности, в то время как в учительской сети был использован блок корреляции позиций (PCB) для точного выравнивания признаков. Эти тактики гарантируют, что обе сети достигают высоких уровней точности и скорости.
Была реализована композитная функция потерь дистилляции, чтобы сократить разницу в производительности между студенческой и учительской сетями. Эта функция потерь, состоящая из потерь расстояния, потерь структуры и потерь края, позволяет студенческой сети эффективно изучать как локальные, так и глобальные признаки, гарантируя, что она может имитировать производительность учительской сети.
В терминах точности и обобщения обширное тестирование на наборе данных ClearGrasp показало, что учительская сеть работает лучше, чем передовые техники. Несмотря на более высокую скорость, студенческая сеть производит конкурентоспособные результаты. Успешное применение техники на роботе UR10e для захвата прозрачных объектов доказывает ее эффективность.
Посмотреть статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Не забудьте следить за нами в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 48k+ ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустил DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для трансформации дистилляции моделей для создания эффективных малых языковых моделей.
Пост DistillGrasp: Уникальный метод ИИ для интеграции корреляции признаков с дистилляцией знаний для завершения глубины прозрачных объектов появился сначала на MarkTechPost.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте DistillGrasp: A Unique AI Method for Integrating Features Correlation with Knowledge Distillation for Depth Completion of Transparent Objects.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
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 https://t.me/flycodetelegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ 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 Flycode.ru.
“`
