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本报讯要想让机器人做家务,首先它得具有区分咖啡桌和婴儿床的能力.这看似简单,但现在大部分的机器人都做不到.
由斯坦福大学、普林斯顿大学和慕尼黑理工大学的研究人员捕捉的庞大3D 图像数据库也许能解决上述难题.这个叫做ScanNet 的数据库包含数千个生活场景,并对数百万的物件加以注释,如咖啡桌、沙发、台灯、电视等.过去五年里,计算机视觉技术突飞猛进,这一部分要归功于斯坦福大学另一个研究团队发布的2D 图像数据库ImageNet.该数据库包含一系列带有标注的图像,比3D 图像数据库更为简单.相比之下,ScanNet 能提供更多的数据信息.
“ImageNet 包含十分重要的注释数据,掀起了AI 技术革命.”MatthiasNeissner 教授如是说道.Matthias Neissner是慕尼黑理工大学的教授,也是开发此套数据集的研究人员.
研究人员希望,ScanNet 能让机器更深入地了解身边的现实世界,并能投入到现实的应用中去.“最明显的例子就是你的家庭机器人,”Neissner 说,“你的机器人得知道身边在发生什么.”
Neissner 当时正在斯坦福大学做客座副教授,他认为,研究人员应采用深度学习算法来使计算机更深刻地理解3D 场景.该技术也曾在ImageNet 数据库中有所应用.Neissner 与他在斯坦福大学的学生Angela-Dai、普林斯顿大学教授Thomas Funkhouser和其他一些学生共同开发出了ScanNet数据库.
Neissner 说,ScanNet 背后的团队尝试过深度学习算法,发现使用该方法的机器人只需参照物件的深度信息或形状,就能准确地认出很多物件.这意味着3D 数据会让机器人更为深刻地认识现实世界.他还说,采用3D 信息能让机器人更好地模仿动物的认知方式.
Siddhartha Srinivasa 是来自卡耐基梅隆大学机器人研究所的教授.他称,新的数据库是让机器认知家庭内部环境的“良好开端”.“ImageNet 之所以备受欢迎,一方面是因为它具有庞大的数据量,另一方面是因为其图像注释能够直接投入到诸多应用中去,尤其是可以应用到实验室中.”他说,除了机器人学和建筑学外,3D数据库的应用范围很窄,但相关的应用很快就会出现.
Srinivasa 还说道,其他团队正采用合成场景或虚拟场景来训练机器视觉系统.“虽然模拟真实生活场景是不切实际的,但就像电影中的计算机成像技术,模拟场景深度是完全可能的.” （文编）
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