Дослідження складних візуальних систем

Вилучення та відповідність ознак

У своїй основі комп’ютерний зір базується на вилученні значущих ознак з зображень. Ці ознаки, такі як SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) або SURF (Speeded Up Robust Features), є стійкими описорами локальних візерунків зображення.

Наш симулятор дозволяє вам маніпулювати процесами вилучення цих ознак – змінюючи параметри, такі як розмір вікна та порогові значення орієнтації, щоб спостерігати за їх впливом на наступні алгоритми відповідності. Мета полягає у визначенні відповідних ознак між різними зображеннями, що є основою для 3D реконструкції.

Feature Descriptor = f(ImagePixels) - Representing local image patterns.

Метод структури з рухом (SfM)

Метод структури з рухом (SfM) – це техніка, яка оцінює 3D рух та геометрію сцени на основі послідовності зображень. Він використовує відповідність ознак для ідентифікації спільних точок у різних поглядах.

Симулятор моделює пайплайн SfM: початковий видобуток ознак, видалення викидів (RANSAC) та оптимізація бандлів – процес одночасного уточнення положень камер та позицій точок. Параметризація цих кроків дозволяє безпосередньо експериментувати з їхнім впливом.

Camera Pose (R, t) = argmin || A * X - Z ||  - Minimization of error between observed and projected points.

Семантична сегментація

Семантична сегментація йде далі, ніж просто ідентифікація об'єктів; вона призначає класний мітку кожному пікселю зображення. Це дозволяє отримати детальне розуміння сцени.

Симулятор включає спрощену архітектуру U-Net, яка дозволяє вам регулювати конволюційні шари та функції втрат мережі (наприклад, крос-ентропію) для навчання моделі сегментації різних категорій об'єктів у ваших симульованих сценах.

Pixel Classification = argmax P(Class | Pixel)

Моделювання Сенсорів та Шум

Реалістичні комп’ютерні візуалізації вимагають точного моделювання сенсорів. Це включає в себе моделювання параметрів камери (фокусне відстань, діафрагма), дисторсії об'єктива та вплив шуму сенсора (Гаусівський, солі-перцю).

Симулятор дозволяє змінювати ці параметри в реальному часі, щоб спостерігати, як вони впливають на якість та надійність візуальних даних. Розуміння цього є ключовим для розробки стійких систем зору.

Noise = Gaussian(σ) - Representing random fluctuations in sensor readings.

Frequently asked questions

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Inverse Kinematics (FABRIK) і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.