Tensorflow 3D. De mi is ez pontosan?

Az autonóm járműveknek, robotoknak és egyéb gépi tanulási rendszereknek meg kell érteniük a környezetüket, hogy navigálni és működni tudjanak a való világban. Többnyire olyan 3D szenzorokkal gyűjtik az adatokat, mint a Lidar, a radar és a mélyérzékelésű kamerák, és feldolgozó technológiák segítségével dolgozzák fel az így kapott információkat.

A környezet három dimenzióban való érzékelése alapvető a tárgyak észleléséhez, az emberközpontú érzékeléshez és az ábrázoláshoz. Bár a számítógépes látás nagy fejlődésen ment keresztül a 3D tárgy észlelés révén, de egyelőre kevés eszköz képes alkalmazni a 3D-s adatokat.

A 3D-s adatok megértésének fejlesztésére hozta létre a Google a TensorFlow 3D-t, egy moduláris könyvtárat, amely mély tanulási képességeket biztosít a TensorFlow számára.

A jelenlegi számítógépes látási technológia nem ad sok információt a tárgy 3 dimenzióban való elhelyezkedésére és arra vonatkozóan, hogy hogyan hatnak egymásra a robotok. Így egyelőre nem segítik a környezet teljes megértését. A legújabb kutatások a környezet geometriai megértésére összpontosítottak ennek a hiányosságnak a leküzdésére. Az objektumok síkbeli ábrázolásával szemben a 3D-s világban megjelenített ábrázolásuk olyan alkalmazásokban segít, mint az emberközpontú megértés, grafika és tárgyfelismerés.

A TensorFlow újonnan bemutatott könyvtárában műveletek, veszteségfüggvény, adatfeldolgozó eszközök, mérőszámok és egyéb modellek állnak rendelkezésre a korszerű 3D-s környezetmegértő modellek fejlesztéséhez, képzéséhez és telepítéséhez.

Jellemzői:

• A sztenderd 3D-s környezetmegértő adatkészletek képzéséhez és értékeléséhez a TF3D egységes adatkészlet specifikációt és konfigurációt kínál.
• Támogatja az olyan adatkészleteket, mint a Waymo Open, a ScanNet és a Rio. A felhasználók más adatkészleteket is átalakíthatnak, például a Kitti-t és a NuScenes-t, és a szokásos módon használhatják őket.
• A TF 3D felhasználható különféle 3D mély tanulási kutatási típusokhoz, például gyors prototípusok készítéséhez és valós idejű következtetési rendszerek bevezetéséhez.

Forrás: Analytics in Diamag

https://analyticsindiamag.com/google-releases-tensorflow-3d-what-exactly-is-it/