人間のような能力を備えた AI: あらゆる物体をアモーダルに追跡

ウェブマスター ホーム (ChinaZ.com) 12 月 25 日のニュース: あらゆるオブジェクトの追跡 Amodally は、人工知能が人間のように動作できるようにするために、カーネギー メロン大学とトヨタ研究所によって開発されたプロジェクトです。オブジェクト全体を追跡します。部分的に隠れていたり、完全に見えていない場合でも、その完全な構造を理解できます。

このプロジェクトでは、部分的に遮られたオブジェクトの完全な形状と位置を「理解」し、追跡するようにコンピューターをトレーニングしました。これは、複雑な環境で部分的に遮られた歩行者や他の車両をより安全かつ確実に識別して追跡できるため、自動運転車にとって非常に重要です。

プロジェクトアドレス: https://tao-amodal.github.io/ プロジェクトアドレス: https://tao-amodal.github.io/

コードリンク: https://github.com/WesleyHsieh0806/TAO-Amodal

オブジェクト追跡技術を向上させるために、彼らは TAO-Amodal と呼ばれるデータセットを特別に設計しました。このデータセットには、さまざまな遮蔽されたオブジェクトや部分的に見えるオブジェクトを含む多数のビデオ シーケンスが含まれており、部分的にしか見えないオブジェクトを人工知能がよりよく理解して追跡できるようにするための詳細な注釈情報が提供されます

TAO-Amodal データセットには、数千のビデオ シーケンスをカバーする 880 の異なるカテゴリが含まれています。データセットには、完全に見えないオブジェクト、部分的にボックス外のオブジェクト、および遮蔽されたオブジェクトのモーダル境界ボックスとモーダル境界ボックスが含まれています。このデータセットの主な目的は、任意のオブジェクトのアモーダル知覚を追跡することによって、オクルージョン推論における現在のトラッカーの機能を評価することです。

さらに、このプロジェクトでは、オブジェクト トラッカーの機能を強化するために、「Amodal Expander プラグイン」と呼ばれる軽量モジュールも開発されました。このプラグインは、標準の Modal トラッカーを Amodal トラッカーに変換し、部分的に隠れているオブジェクトや完全に表示されていないオブジェクトを追跡するときに、より効率的かつ正確になります。

TAO-Amodal データセットのテスト結果によると、このテクノロジーは、遮蔽されたオブジェクトの検出と追跡において 3.3% と 1.6% の改善を達成しました。特に人物追跡に関しては、既存のモーダル追跡技術と比較して性能が2倍向上しました。このプロジェクトの成功により、コンピューター ビジョン システムの知能が大幅に向上し、遮蔽された物体を扱う際により人間らしくなり、それによって自動運転やビデオ監視などの分野でより大きな役割を果たすことになります。

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