Flynn的新办法是训练机器视觉算法,在经过一个巨大的数据集的连续图像训练后,算出新的图像应该是什么样子。计算机的任务是将各张图像作为一组像素,并确定给定相应像素的深度和颜色,并根据出现前后的图像给出深度和颜色相符的像素。
他们训练的算法叫做DeepStereo,使用了“由一个移动的车辆拍摄的街景图像。”事实上,他们使用了10万个这些序列作为训练数据集。而最终的结果也是令人印象深刻的。Flynn表示,“总体来说,我们的模型产生了合理的输出。”
算法成功地再现了一些困难的物体,如树木和草丛。并且即使算法没有处理好,也不会有之前的“撕裂”,尤其是算法在处理移动物体上的表现很好。不过,总而言之该方法目前还是并不完美。即使如此,这也是一项令人印象深刻的工作,再一次显示了深度学习技术的潜力。
希望在不太遥远的将来,我们能看到Google街景从图片变成一部旅游电影,让用户真正足不出户“走”遍天下。
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