Ученые Центра ИИ МГУ создали новый метод анализа трехмерных сцен помещений для задач компьютерного зрения. Новое исследование посвящено объединению признаков различных масштабов для более точного выделения объектов в пространственных данных.

Технологии анализа трехмерных сцен используются в робототехнике, системах автономной навигации и других разработках. Они позволяют системе не только распознавать объекты, но и определять их точные границы в пространстве. Современные методы обработки такой информации используют различные признаки определения типа, размеров и места объекта, но они часто обрабатываются независимо друг от друга, что снижает точность результата.

Ученые МГУ создали метод, позволяющий управлять потоками информации между различными уровнями представленных данных. Они дополнили его «механизмом внимания», помогающим системе выбирать, какие элементы необходимо учитывать при анализе конкретного объекта.

Метод был протестирован на международных наборах данных, которые широко используются для оценки качества алгоритмов анализа трехмерных сцен. Результаты показали, что предложенный подход демонстрирует результаты на уровне лучших современных методов сегментации, а по ряду показателей превосходит существующие решения. Кроме того, подход позволяет более точно выделять объекты и их границы в сложных сценах помещений.

Результаты работы опубликованы в журнале Neurocomputing.

ТАСС