KI mit menschenähnlichen Fähigkeiten: Amodale Verfolgung jedes Objekts

Webmaster-Startseite (ChinaZ.com) Nachrichten vom 25. Dezember: Tracking Any Object Amodally ist ein von der Carnegie Mellon University und dem Toyota Research Institute entwickeltes Projekt, das es künstlicher Intelligenz ermöglicht, das gesamte Objekt wie einen Menschen zu verfolgen, selbst wenn seine vollständige Struktur vorhanden sein kann auch wenn es teilweise verdeckt oder nicht vollständig sichtbar ist.

In diesem Projekt haben wir einem Computer beigebracht, die vollständige Form und Position eines teilweise verdeckten Objekts zu „verstehen“ und zu verfolgen. Dies ist für autonome Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung, da sie teilweise verdeckte Fußgänger oder andere Fahrzeuge in komplexen Umgebungen sicherer und zuverlässiger identifizieren und verfolgen können

Projektadresse: https://tao-amodal.github.io/ Projektadresse: https://tao-amodal.github.io/

Code-Link: https://github.com/WesleyHsieh0806/TAO-Amodal

Um die Objektverfolgungstechnologie zu verbessern, haben sie speziell einen Datensatz namens TAO-Amodal entwickelt. Dieser Datensatz enthält zahlreiche Videosequenzen mit verschiedenen verdeckten oder teilweise sichtbaren Objekten und liefert detaillierte Anmerkungsinformationen, um künstliche Intelligenz dabei zu unterstützen, Objekte, die wir nur teilweise sehen können, besser zu verstehen und zu verfolgen

Der

TAO-Amodal-Datensatz enthält 880 verschiedene Kategorien, die Tausende von Videosequenzen abdecken. Der Datensatz enthält amodale und modale Begrenzungsrahmen für vollständig unsichtbare, teilweise Out-of-Box- und verdeckte Objekte. Der Hauptzweck dieses Datensatzes besteht darin, die Fähigkeiten aktueller Tracker beim Okklusionsdenken zu bewerten, indem die amodale Wahrnehmung eines beliebigen Objekts verfolgt wird

Darüber hinaus entwickelte das Projekt auch ein leichtgewichtiges Modul namens „Amodal Expander Plugin“, um die Funktionalität des Objekt-Trackers zu verbessern. Dieses Plugin wandelt einen Standard-Modal-Tracker in einen Amodal-Tracker um und macht ihn so effizienter und genauer bei der Verfolgung teilweise verdeckter oder nicht vollständig sichtbarer Objekte

Laut Testergebnissen des TAO-Amodal-Datensatzes erzielte diese Technologie Verbesserungen von 3,3 % und 1,6 % bei der Erkennung und Verfolgung verdeckter Objekte. Insbesondere im Hinblick auf die Personenverfolgung wird die Leistung im Vergleich zur bestehenden modalen Tracking-Technologie um das Zweifache verbessert. Der Erfolg dieses Projekts wird die Intelligenz von Computer-Vision-Systemen erheblich verbessern, sie im Umgang mit verdeckten Objekten menschlicher machen und dadurch eine größere Rolle in Bereichen wie autonomem Fahren und Videoüberwachung spielen

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