Google‘ın açıklamasına nazaran, son birkaç yılda 3 boyutlu sensörlerin örneğin lidar, derinlik algılama kameraları ve radarın her yerde artması, bu aygıtların yakaladığı bilgileri işleyebilen sahne manaya teknolojisine gereksinim yarattı. Google bu gereksinim cinsinde bir teknolojinin, otonom otomobiller ve robotlar üzere bu sensörleri kullanan makine tahsili sistemlerinin gerçek dünyada gezinmesini ve çalışmasını sağlayabileceğini ve taşınabilir aygıtlarda geliştirilmiş bir artırılmış gerçeklik tecrübesi oluşturabileceğini düşünüyor.
Arama motoru sağlayıcısı Google, bilgisayar görüşü alanının, taşınabilir 3D obje algılama, şeffaf obje algılama ve daha fazlası için modeller de dahil olmak üzere 3D sahne anlayışında son vakitlerde uygun bir ilerleme kaydetmeye başladığını belirtiyor. Lakin şirket, yayınladığı blog gönderisinde, sonlu kullanılabilirlik araçları ve olabilecek kaynaklar nedeniyle alanda faaliyet göstermenin güç olabileceğini aktarıyor.
Google AI, TensorFlow 3D’yi yayınladı
Teknoloji devi Google, üç boyutlu sahne anlayışını daha da geliştirmek, uygunlaştırmak ve ilgilenen araştırmacıları için giriş pürüzlerini azaltmak ismine üç boyutlu derin öğrenme yeteneklerini TensorFlow’a getirmek için tasarlanmış modüler ve verimli kitaplık TensorFlow 3D‘yi yayınladı.
Teknoloji şirketinin geliştirdiği TensorFlow 3D kütüphanesi, daha geniş araştırma topluluğunun son teknoloji 3D sahne anlayış modellerini geliştirmesine, eğitmesine ve dağıtmasına imkan tanıyor. Ayrıyeten yeni kütüphane tanınan süreçler, kayıp işlevleri, data sürece araçları, modelleri ve ölçümleri de sağlıyor.
TF 3D ayrıyeten, 3D obje hali kestirimi, nokta bulutu kaydı ve nokta bulutu ağırlaştırma üzere öteki potansiyel uygulamaları da etkinleştirebiliyor. Buna ek olarak, standart 3D sahne anlayış data kümelerinin eğitimi ve kıymetlendirilmesi için birleşik bir bilgi kümesi özelliği ve yapılandırmasını da sunuyor.
Google’ın bir blog gönderisinde duyurduğu yeni kitaplık, şu anda Waymo Open, ScanNet ve Rio bilgi setlerini destekliyor. Bununla birlikte, kullanıcılar NuScenes ve Kitti üzere öbür tanınan data setlerini emsal bir formata özgürce dönüştürebiliyor ve bunları evvelden var olan yahut özel olarak oluşturulmuş ardışık sistemlerde kullanabilecek.
Ayrıyeten Google, kullanıcıların çok çeşitli 3D derin öğrenme araştırmaları ve uygulamaları için TF 3D’den yararlanabileceğini, süratli bir formda prototip oluşturmaktan ve yeni fikirler denemekten gerçek vakitli bir çıkarım sistemini uygulayabileceğini tabir ediyor.
Google tarafından üç boyutlu sahne anlayışını daha da geliştirmek ve güzelleştirmek için yaratılmış olan TensorFlow 3D hakkında daha fazla bilgi almak için buradan Google’ın bahis ile alakalı yayınladığı blog gönderisine ulaşabilirsiniz.
