Istraživači s nekoliko sveučilišta razvili su moćnu mrežnu mrežu za učenje pod nazivom DPPFA-Net. Mreža ima za cilj poboljšati točnost otkrivanja objekata za autonomna vozila i robote, posebno u pronalaženju manjih objekata. Kombinirajući podatke o trodimenzionalnom oblaku točaka iz LIDAR senzora i podatke o dvodimenzionalnoj slici iz kamera, DPPFA-Net osigurava precizno poravnanje i poboljšava sposobnosti opažanja robota u različitim primjenama.
Tim koji stoji iza DPPFA-Neta sastoji se od istraživača s Ritsumeikan sveučilišta, Toyama Prefectural sveučilišta, Osake sveučilišta i Južnokineskog sveučilišta tehnologije. Stariji autor Horoyuki Tomiyama, profesor na Ritsumeikan sveučilištu, objašnjava da ova napredak može dovesti do bolje prilagodbe robota njihovim radnim okruženjima i poboljšane preciznosti u opažanju malih ciljeva.
DPPFA-Net sastoji se od tri osnovna modula: MPPF (pamćenje bazirano na oblačku točaka i slikama), DPPF (deformabilno bazirano na oblačku točaka i slikama) i SAE (semantička usklađenost i evaluacija). Ovi moduli imaju ključnu ulogu u smanjenju teškoća u učenju mreže, poboljšanju otpornosti protiv buke unutar podataka oblaka točaka i izbjegavanju nejasnoća značajki.
Sposobnosti mreže testirane su na KITTI Vision Benchmarku, gdje je nadmašila postojeća, najnaprednija rješenja u otkrivanju malih objekata. Tomiyama ističe da DPPFA-Net, osim poboljšanja sigurnosti autonomnih vozila, ima potencijal za poboljšanje općih robotskih sustava i pretpostavlja sirove podatke za druge dubinske sustave učenja percepcije. To bi moglo ukloniti potrebu za ručnim označavanjem podataka, čime bi se uštedjelo vrijeme i troškovi.
Rezultati ovog istraživanja objavljeni su u časopisu IEEE Internet of Things Journal. Iako je članak trenutno dostupan samo uz plaćanje, predstavlja obećavajući napredak u području otkrivanja objekata za autonomna vozila i robote. Daljnje usavršavanje DPPFA-Neta moglo bi utrti put za sigurnije i sposobnije autonomne sustave s unaprijeđenim mogućnostima prepoznavanja objekata.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt