İçeriğe geç
AI & Machine Learning

Derinlik tahmini

Tek bir iki boyutlu fotoğraftan sahnedeki nesnelerin üç boyutlu mesafesini çıkaran bir yapay zeka tekniği.

Monoküler derinlik tahmini, tek bir fotoğraftan derinlik haritası tahmin etmek için eşleştirilmiş görüntü-derinlik verileriyle eğitilmiş sinir ağlarını kullanır. Model, insanların derinliği algılamak için kullandığı göreli boyut, örtüşme, doku gradyanı, atmosferik pus ve perspektif yakınsaması gibi görsel ipuçlarını öğrenir. Ortaya çıkan derinlik haritası her piksele bir mesafe değeri atar ve 3D bilinçli düzenlemeleri mümkün kılar. Yaygın kullanımlar arasında sentetik bokeh, sosyal medya için paralaks efektleri, AR nesne yerleştirme ve daha iyi AI segmentasyonu bulunur. Saç, cam, yansıtıcı nesneler, düz dokular ve alışılmadık kamera açıları çevresinde doğruluk düşebilir; bu yüzden derinlik tabanlı düzenlemeler dışa aktarmadan önce kenarlarda hızlıca kontrol edilmelidir. Akıllı telefon portre modları, nesneyi arka plandan ayırmak ve gerçek zamanlı bulanıklık oluşturmak için derinlik tahminini kullanır.