IA avec des capacités semblables à celles d'un humain : suivre n'importe quel objet de manière amodale

Webmaster Home (ChinaZ.com) Actualités du 25 décembre : Tracking Any Object Amodally est un projet développé par l'Université Carnegie Mellon et le Toyota Research Institute qui permet à l'intelligence artificielle de suivre l'objet entier comme un humain, même si sa structure complète peut être compris même lorsqu’il est partiellement obscurci ou pas entièrement visible.

Dans ce projet, nous avons entraîné un ordinateur à « comprendre » et à suivre la forme complète et la position d'un objet partiellement obstrué. Ceci est essentiel pour les véhicules autonomes, car ils peuvent identifier et suivre de manière plus sûre et plus fiable les piétons ou autres véhicules partiellement masqués dans des environnements complexes

Adresse du projet : https://tao-amodal.github.io/ Adresse du projet : https://tao-amodal.github.io/

Lien du code : https://github.com/WesleyHsieh0806/TAO-Amodal

Afin d'améliorer la technologie de suivi des objets, ils ont spécialement conçu un ensemble de données appelé TAO-Amodal. Cet ensemble de données contient de nombreuses séquences vidéo contenant divers objets masqués ou partiellement visibles, et fournit des informations d'annotation détaillées pour aider l'intelligence artificielle à mieux comprendre et suivre les objets que nous ne pouvons voir que partiellement

L'ensemble de données TAO-Amodal contient 880 catégories différentes couvrant des milliers de séquences vidéo. L'ensemble de données comprend des cadres de délimitation amodaux et modaux pour les objets complètement invisibles, partiellement prêts à l'emploi et masqués. L'objectif principal de cet ensemble de données est d'évaluer les capacités des trackers actuels en matière de raisonnement par occlusion, en suivant la perception amodale de n'importe quel objet

De plus, le projet a également développé un module léger appelé « Amodal Expander Plugin » pour améliorer les fonctionnalités du suivi d'objets. Ce plugin convertit un tracker Modal standard en tracker Amodal, le rendant plus efficace et précis lors du suivi d'objets partiellement obscurcis ou pas entièrement visibles

Selon les résultats des tests sur l'ensemble de données TAO-Amodal, cette technologie a obtenu des améliorations de 3,3 % et 1,6 % dans la détection et le suivi des objets occultés. En particulier en termes de suivi des personnes, les performances sont multipliées par 2 par rapport à la technologie de suivi modal existante. Le succès de ce projet améliorera considérablement l'intelligence des systèmes de vision par ordinateur, les rendant plus humains lorsqu'ils traitent des objets occultés, jouant ainsi un rôle plus important dans des domaines tels que la conduite autonome et la vidéosurveillance

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!