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今天就跟大家聊聊有關Google的Objectron怎樣使用AI跟蹤2D視頻中的3D對象，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
伴隨著2020年TensorFlow開發者峰會的拉開序幕，Google今天發布了一條名為Objectron的pipline，該pipline可在2D圖像中發現物體并通過AI模型估算其姿勢和大小。該公司表示，這對機器人技術，自動駕駛汽車，圖像檢索和增強現實-例如，它可以幫助工廠車間的機器人實時避免障礙。
跟蹤3D對象是一個棘手的前景，特別是在處理有限的計算資源（例如智能手機片上系統）時，由于缺乏數據和多樣性，當可用的唯一圖像（通常是視頻）為2D時計算對象的外觀和形狀會變得更加困難。
然后，由Objectron支持的Google團隊開發了一個工具集，該工具集允許注釋者使用分屏視圖顯示對象的3D邊界框（即矩形邊框），以顯示2D視頻幀。3D邊界框在點云的上方疊加在其上方，注釋器在3D視圖中繪制了3D邊界框，并通過查看2D視頻幀中的投影來驗證其位置，對于靜態對象，他們只需要在單個幀中注釋目標對象即可。使用AR會話數據中的地面真實攝像機姿勢信息，將對象的位置定位到所有幀。
為了補充現實世界的數據以提高AI模型預測的準確性，該團隊開發了一個引擎，將虛擬對象放置到包含AR會話數據的場景中，從而可以使用相機姿態，檢測平面并進行估計。照明以生成與場景匹配的物理上可能的位置，從而生成高質量的合成數據，其渲染對象尊重場景的幾何形狀并無縫適合真實背景。在驗證測試中，合成數據的準確性提高了約10％ 。
更好的是，該團隊表示，當前版本的Objectron型號足夠輕巧，可以在旗艦移動設備上實時運行.LG V60 ThinQ，三星Galaxy S20 +和Sony Xperia 11等手機均配備了Adreno 650移動圖形芯片,?每秒能夠處理約26幀。
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?Objectron在MediaPipe中可用，MediaPipe是用于構建由快速推理和媒體處理（例如視頻解碼）組成的跨平臺AI管道的框架。可提供經過訓練可識別鞋子和椅子的模型以及端到端演示應用程序。
該團隊表示，未來計劃與研究和開發社區共享其他解決方案，以刺激新的用例，應用程序和研究工作，此外，它還打算將Objectron模型擴展到更多類別的對象并進一步改進其對象設備上的性能。
看完上述內容，你們對Google的Objectron怎樣使用AI跟蹤2D視頻中的3D對象有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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