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Google DeepMind 新 GQN 技术:帮 AI「

时间:2020-06-07 来源: L潮生活 点赞: 582

Google DeepMind 新 GQN 技术:帮 AI「

来自 Google 的 DeepMind 团队最近再次登上媒体版面,因为他们成功的利用神经网路,达成了将平面图面还原为立体场景的技术。

神经网路「想像」出各角度场景,合成 3D 模组

DeepMind 的部落格上近日发表了相关的资讯,根据他们表示,一般人类在理解一个立体场景时,我们的大脑会调用过去所看到的类似经验,自行「想像」我们没有看到的地方,并且在脑中补完整个「场景」应该要有的物件。

文中并举例,像是人类看到一张图片中,桌子只有三只脚,但会自动「脑补」出第四只脚,并且认为它只是被其他桌脚挡住;同样的道理运用到一张只有部分房间模样的图片,人类就能套过脑补的方式想像出整个房间该有的样子。

Google DeepMind 新 GQN 技术:帮 AI「

但是,这样在我们人类理解中很简单的事情,对于人工智慧而言却是不容易的事情,因为在现阶段的技术下,AI 必须靠大量经过标记的物件图片,才有可能重建一个 3D 场景,所需耗费的时间非常的久,也较难以有实用的发展。

GQN 技术,机器自主学习,效率倍增

有鉴于此,DeepMind 团队导入了 GQN(Generative Query Network)神经网路技术,透过将物件输入到「代表网路(Representation Network)」中形成 3D 虚拟物件,并让「生成网路(Generation Network)」进到其中,学习一个物件从各个角度中看起来应该会是如何,省去过去大量的标记学习。

相关的技术虽然在目前的发展上还有条件限制,例如说只能先用在虚拟物件上,但是 DeepMind 团队对于这套技术很有信心,预期在未来导入高画质照片,甚至是加入时间因素,让 AI 可以生成物理运动状态,借以製作动态模型。

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参考
DeepMind:Neural scene representation and rendering
INSIDE:VR 普及化曙光!AI 把 2D 画面变 3D 全景,DeepMind 再登《科学》期刊
Qooah:DeepMind 的 AI 已经可以理解空间概念如像人有视觉

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