깊이 추정
2차원 사진 한 장에서 장면 속 사물의 3차원 거리를 추론하는 AI 기술.
단안 깊이 추정은 쌍을 이루는 이미지 깊이 데이터에 대해 훈련된 신경망을 사용하여 단일 사진에서 깊이 지도를 예측합니다. 이 모델은 인간이 깊이 인식을 위해 사용하는 시각적 단서(상대적 크기, 폐색, 텍스처 그라데이션, 대기 안개 및 원근 수렴)를 해석하는 방법을 학습합니다. 결과 깊이 맵은 각 픽셀에 거리 값을 할당하여 3D 인식 편집 작업을 가능하게 합니다. 응용 분야에는 합성 보케(실제 심도 감소를 따르는 배경 흐림) 생성, 소셜 미디어를 위한 시차 효과 생성, AR 개체 배치 활성화, AI 분할 정확도 향상 등이 포함됩니다. 스마트폰 인물 사진 모드는 심도 추정을 사용하여 실시간 흐림 효과를 위해 배경에서 피사체를 분리합니다.
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