Российские ученые создали универсальную модель для 3D-зрения роботов

Исследователи из России разработали первую универсальную нейросеть, способную распознавать трехмерные объекты и одинаково эффективно работать с любыми наборами данных.

Об этом сообщает пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI. Новая технология может применяться в робототехнике, дополненной реальности и 3D-сканировании.

До этого момента каждая задача требовала создания отдельных моделей с уникальными настройками, что тормозило разработку и ограничивало ее использование.

Теперь российские ученые предложили решение — универсальную архитектуру на основе трансформера-кодировщика. Этот подход устраняет необходимость в адаптации моделей к разным наборам данных.

По словам руководителя научной группы AIRI Антона Конушина, основная проблема трехмерного зрения заключается в ограниченном количестве данных для обучения.

Например, самый крупный из существующих наборов содержит всего 7 тысяч сцен, что крайне мало по сравнению с миллионами изображений, используемых для обучения моделей 2D.

Чтобы справиться с этой проблемой, ученые переработали данные, объединили их и сократили число уникальных классов объектов.

Эксперименты подтвердили, что новая модель может эффективно распознавать объекты в разных типах 3D-данных: «облаках точек», координатах, полученных с лазерных радаров, и других источниках.

Исследователи уверены, что их разработка ускорит создание сложных систем машинного зрения и повысит их точность.

Напомним, что российские ученые рассказали о странных звуках из саркофагов в Антарктиде. Подробнее об этом читайте в материале «ЭкоПравды».