Key points are not available for this paper at this time.
تقدم هذه الورقة خط أنابيب لأخذ عينات مدروسة وعرض مجموعات بيانات رؤية متعددة المهام ثابتة من مسح ثلاثي الأبعاد شامل من العالم الحقيقي. بالإضافة إلى تمكين خطوط البحث المثيرة للاهتمام، نوضح أن الأدوات والبيانات الناتجة كافية لتدريب نماذج رؤية قوية. وقد حققت الهياكل المعهودة المدربة على مجموعة البيانات المبدئية الناتجة أداءً متميزاً في عدة مهام ومعايير رؤية شائعة، على الرغم من أنها لم تتعرض لأي بيانات معيارية أو بيانات غير متعلقة بخط الأنابيب. تتفوق شبكة تقدير العمق على MiDaS وتعتبر شبكة تقدير النورمال السطحية الأولى التي تحقق أداءً على مستوى الإنسان في تقدير النورمال السطحي في البرية - على الأقل وفقاً لمقياس واحد في معيار OASIS. خط الأنابيب المبني على Docker مع CLI، والرمز (معظمها بايثون)، وأدوات تحميل البيانات في PyTorch للبيانات الناتجة، ومجموعة البيانات المبدئية الناتجة، وسكربتات التحميل وغيرها من الأدوات متاحة جميعها من خلال موقع Magenta.
درس إفتخار وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.