Мы победили фильтр Калмана на одной камере, но сначала три недели измеряли труп
Инженеры MoranaLabs разработали нейронный трекер, который превосходит классический фильтр Калмана на монокулярной камере, сохраняя слепое сопровождение цели в 50% эпизодов против -3% у Калмана. Гибрид KalmanNet и нейронной сети достигает 80% частоты возврата в кадр. Однако проект страдал от ошибок измерения, включая сломанный датчик, который неделями показывал нули.
Проект в MoranaLabs был нацелен на удержание визуального захвата цели, которая на 0,75 секунды исчезает из кадра камеры, — и всё это с использованием лишь монокулярной камеры без дальномера. Классический фильтр Калмана теряет цель в 84% эпизодов, тогда как гибридный нейросетевой трекер KalmanNet — только в 18%, причём в 80% случаев ему удаётся вернуть цель в центр. Поначалу команда написала
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал