2023 年 6 月 26 日- 新的 AI 方法：從影象中繪製場景
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由 University of Twente 的 MIT-研究員臺灣揚溢楊常春（Michael Ying Yang）領導的團隊最近在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》期刊上發表了一項突破性研究，闡述了一種從影象中繪製場景的創新方法。這一方法可以為生成逼真和連貫影象提供可靠藍圖。 在影象中，人們非常善於定義物體之間的關係。然而人工智慧模型在這方面仍然面臨著困難。楊教授解釋道：“我們可以看到一張椅子放在地板上，一隻狗跑在街上。但對於 AI 模型來說這種關係的解釋非常困難。”改善計算機對視覺關係的檢測和理解能力對於影象生成以及自主駕駛車輛和機器人的感知都非常重要。從兩階段轉為單階段
當前已經存在可以描述影象的語義理解的方法，但速度較慢。這些方法使用兩階段的方式：首先它們對場景中的所有物體進行對映；然後，在第二個步驟中，某些特定的神經網路會對所有不同的可能存取進行遍歷，並對它們進行正確的標記。隨著物體數量的增加，這種方法需要遍歷的存取數量呈指數級增長。楊教授說：“我們的模型只需一步即可。它可以同時自動預測主題、物體以及它們之間的關係。”檢測關係
對於這種單階段方法，模型會觀察場景中物體的視覺特徵，並專注於確保關係的最相關細節。它會突出顯示物體之間互動或相互聯動的重要區域。使用這些技術和相對較少的訓練資料，已足夠識別不同物體之間最重要的關係。只剩下描述它們如何相連的工作了。楊教授說：“對於一張示例圖片，模型會檢測到人與棒球棍非常可能存在互動。然後，它被訓練來描述最有可能的關係：'人揮舞著棒球棍'。” 這項研究開創了 AI 影象生成領域的新局面。這種方法不僅可以為場景生成影象提供更好的藍圖，也可能在自主駕駛車輛和機器人的感知和理解方面起到重要作用。楊教授表示希望該研究能激發更多基於視覺關係的 AI 技術的探索和應用，從而實現更加智慧化的計算機視覺系統。參考資料
Yuren Cong 等人，《Relation Transformer for Scene Graph Generation》，《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（2023）。DOI: 10.1109/TPAMI.2023.3268066 本文轉自 University of Twente 提供的資料《New AI method for graphing scenes from images》，於 2023 年 6 月 26 日取自技術探討網站 https://techxplore.com/news/2023-06-ai-method-graphing-scenes-images.html關鍵詞
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