机器人视觉现在可以使用新方法识别被遮挡的物体
人工智能系统在遇到物体不完全可见的场景时，必须仅根据物体的可见部分进行估计。 部分信息会导致检测错误，需要大量的训练数据才能正确识别这些场景。 光州科学技术研究院的研究人员开发了一个框架，使机器人视觉能够像我们一样检测物体。
机器人视觉是一项复杂的技术，已被用于要求苛刻且复杂的任务，例如自动驾驶、物体操纵等。 当存在对象部分或完全隐藏在其他对象后面的杂乱场景时，它仍然难以识别单个对象。 在处理这样的场景时，机器人视觉系统将接受训练，仅根据可见部分识别被遮挡的物体。 这种训练可能很乏味并且需要大量对象。
副教授 Kyoobin Lee 和博士后 Seunghyeok 就面临这个问题。 韩国光州科学技术学院的候选人，当时他们开发了一种人工智能系统，可以在杂乱的场景中识别和分类物品。 我们希望机器人能够识别和操纵他们以前从未见过或没有接受过识别训练的物体。 “实际上，我们必须手动收集和标记每个数据点，因为深度神经网络的普遍性和质量在很大程度上取决于训练数据集的数量和质量，”Back 先生解释道。
来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-04-method-robot-vision-occluded.html