«`html
DistillGrasp: Уникальный метод ИИ для интеграции корреляции признаков с дистилляцией знаний для завершения глубины прозрачных объектов
RGB-D камеры имеют трудности с точным захватом глубины прозрачных объектов из-за оптических эффектов отражения и преломления. Это приводит к некорректной или отсутствующей информации в создаваемых этими камерами картах глубины. Недавние исследования разработали сложные архитектуры сетей и передовые визуальные признаки для воссоздания отсутствующей информации о глубине. Хотя эти методы могут повысить точность, они также создают сложности в соединении различных визуальных данных и значительно увеличивают потребности в обработке.
Практические решения и ценность:
Для решения этой проблемы был предложен уникальный метод, известный как DistillGrasp. Его цель — эффективно завершать карты глубины, передавая информацию от учителя с высокой емкостью в более эффективную студенческую сеть. Специально созданный блок корреляции позиции (PCB) в учительской сети использует изображения RGB в качестве опорных точек, так называемых запросов и ключей, для определения связанных значений. Это помогает модели точно устанавливать корреляции между различными признаками, которые она затем применяет к прозрачным областям, лишенным информации о глубине.
Метод представляет модуль согласованной корреляции признаков (CFCM) для студентов. Этот модуль сохраняет согласованные и надежные области с изображений RGB и текущих карт глубины. Затем он заполняет пробелы в информации о глубине, используя сверточную нейронную сеть (CNN) для определения связей между этими областями. Была применена потеря дистилляции, чтобы гарантировать, что сеть студента не просто копирует региональные признаки сети учителя. Эта функция потерь способствует более полному пониманию сцены, учитывая краевую информацию объекта и структуру, а также разницу между ожидаемыми и фактическими значениями глубины.
Обширные эксперименты на наборе данных ClearGrasp доказали эффективность этой методологии. Согласно результатам исследований, сеть учителя демонстрирует лучшую точность и обобщение по сравнению с самыми передовыми техниками. Сеть студента работает со скоростью 48 кадров в секунду (FPS) и производит конкурентоспособные результаты, несмотря на более высокую вычислительную эффективность. Кроме того, DistillGrasp продемонстрировал значительное улучшение скорости при реализации на реальной роботизированной системе захвата, подтверждая его эффективность и устойчивость при работе с тонкостями прозрачных объектов.
Команда подвела итоги своих основных вкладов:
1. Эта работа обсуждает применение дистилляции знаний для улучшения точности завершения глубины, особенно для прозрачных объектов.
2. Исследование представляет два уникальных подхода к определению связей между характеристиками студенческой и учительской сетей. В сети студента был использован Модуль согласованной корреляции признаков (CFCM) для поддержания эффективности без потери производительности, а в учительской сети был использован Блок корреляции позиции (PCB) для точного выравнивания признаков. Эти тактики гарантируют, что обе сети достигают высокой точности и скорости.
3. Была внедрена составная функция потерь дистилляции для уменьшения различия в производительности между студенческой и учительской сетями. Эта функция потерь, включающая потерю расстояния, структуры и края, позволяет студенческой сети эффективно изучать как локальные, так и глобальные признаки, обеспечивая возможность имитировать производительность учительской сети.
4. В контексте точности и обобщения обширные тесты на наборе данных ClearGrasp показали, что сеть учителя работает лучше, чем передовые техники. Несмотря на более высокую скорость, сеть студента демонстрирует конкурентоспособные результаты. Успешное применение техники на роботе UR10e для захвата прозрачных объектов подтверждает ее эффективность.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям проекта. Также не забудьте подписаться на наш 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 подпункту 48k+ о машинном обучении на ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустила DistillKit: Открытый и простой в использовании инструмент, трансформирующий дистилляцию модели для создания эффективных малых языковых моделей
Этот пост был первоначально опубликован на MarkTechPost.
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 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 https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. 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!
«`
