Equipo de capacitación de Apple, en asociación con la tecnología de aprendizaje de la Universidad de Nancy Nancy y Hong Kong Matrichen3d.
Tiene un gran modelo de fotogramétrico que lleva el nombre de una gran foto de fotogramas, que restaura los objetos 3D, pero con una gran diferencia de tuberías de corriente, pero con una gran diferencia de tuberías de corriente. Por eso es genial.
Lo primero que primero: fotografía. Utiliza las fotos para crear modelos o mapas 3D. Actualmente, el proceso está utilizando diferentes modelos para pasos como la evaluación y la predicción profunda, lo que puede conducir a un error adecuado y adecuado.
Matrecy3d lo simplifica. Se necesita una imagen, en las imágenes, los parámetros de la cámara (como la curiosidad y la longitud) y en el procesamiento gastado y profundo) y el tratamiento profundo y el tratamiento profundo utilizando la arquitectura de la unidad. No solo simplifica Kirsut simplemente, sino que también mejora la exactitud.
Es más interesante que el modelo ha sido enseñado. Los investigadores utilizaron una estrategia educativa negativa para ser muy similar a los primeros sistemas de transformación, lo que ayudó a las primeras versiones del CHATGPT.
Esconden piezas aleatorias que durante la matriz de estudio, el colchón forzado aprende radicalmente. Esta técnica es la clave porque permite matrisb3d, incluso con información pequeña o incompleta.
Los resultados son impresionantes. Con tres imágenes de ingreso de 14 detalles de productos e incluso todo el entorno, lo que ciertamente es de uso útil para los titulares de nivel real como el profesional.
Los investigadores recibieron el código fuente de Matrix3D Matrix Levantary publicó sus propias hojas arxiv. Ellos también un Sitio web Donde puede ver más videos e incluso interactuar con algunas almohadillas eternas de objetos y entornos.
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