AI e AR: Evolução em detecção de objetos

A detecção de objetos 3D em tempo real com imagens 2D, estimativa de posição e tamanhos com AI, acredito ser o próximo grande passo evolutivo da visão computacional.

A detecção de objetos é um problema matemático no segmento de visão computacional amplamente estudado, a maior parte das pesquisas se concentraram no modelos 2D. Embora esta técnica 2D forneça apenas caixas delimitadoras, ao estender a localização para o espaço 3D, pode-se capturar o tamanho, posição e orientação de um objeto no mundo real. Com isto levando a uma variedade de recursos na robótica, veículos autônomos e realidade aumentada. A detecção de objetos 2D é madura e amplamente utilizada. Já a detecção de objetos 3D a partir de imagens 2D é um problema desafiador, devido à falta de dados e as anomalias na aparências e formas de objetos dentro de uma categoria.

Claro que existe uma enorme quantidade de dados 3D para cenas, em função da popularidade da pesquisa em carros autônomos que dependem de sensores de captura 3D. Mas limitado comparado a massa de dados 2D. Para superar este contexto e um expressivo avanço, utilizar os dados da tecnologia de realidade aumentada com ARCore e do ARKit parece fazer sentido. Pois proporciona a capacidade de capturar informações adicionais durante um processamento de AR, incluindo a pose da câmera, nuvens de pontos 3D esparsas, iluminação estimada e superfícies planas.

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