กรุงเทพฯ, วันที่ 18 สิงหาคม 2566 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” หรือ “บริษัท”) ผู้นําระดับโลกในเทคโนโลยี Hologram Augmented Reality (“AR”) ได้ประกาศว่า บริษัทได้พัฒนาเทคนิคการสกัดวัตถุที่มีลักษณะเฉพาะในปริภูมิคุณลักษณะ (feature space objects) หรือ CSO และจุดอ้างอิงของมันอย่างมีปัญญา โดยใช้เทคนิค Mask R-CNN ซึ่งเป็นการพัฒนาที่สําคัญในด้านการประมวลผลภาพความละเอียดสูงและการจับคู่ภาพ
การประมวลผลภาพและการจับคู่ภาพความละเอียดสูงเป็นทิศทางการวิจัยที่สําคัญในสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่การจับคู่อัตโนมัติก็ยังเผชิญกับความท้าทายอย่างมากเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในภาพและความแตกต่างของแสง วิธีการก่อนหน้านี้มักจํากัดโดยความซับซ้อนทางคอมพิวเตอร์และความพึ่งพาต่อลักษณะท้องถิ่น ทําให้ยากที่จะได้ผลลัพธ์ที่แม่นยํา
ทีมวิจัยของ WiMi ได้แก้ไขความท้าทายนี้โดยนําแบบ Mask R-CNN ซึ่งเป็นการขยายแบบของ Faster R-CNN ที่มักใช้สําหรับการตรวจจับเป้าหมายและการแบ่งวัตถุออกตามส่วนมาใช้ โดยแบบนี้สามารถพยากรณ์กรอบการจํากัด ประเภท หน้ากาก และจุดสําคัญของเป้าหมายได้อย่างพร้อมกัน ซึ่งเป็นข้อมูลที่ครอบคลุมสําหรับงานประมวลผลภาพ
ในเทคนิคใหม่นี้ WiMi ได้ใช้ข้อมูลภาพถ่ายพื้นที่ภาคพื้นดินความละเอียดสูงจํานวนมากในการฝึกแบบ Mask R-CNN ผ่านการฝึก แบบจะเรียนรู้ลักษณะของวัตถุเป้าหมายต่างๆ ในภาพและสามารถพยากรณ์กรอบการจํากัด ประเภท หน้ากาก และจุดสําคัญได้อย่างแม่นยํา บนพื้นฐานของแบบ Mask R-CNN ที่ฝึกเรียบร้อยแล้ว ทีมเทคนิคยังเสนอแนวคิดของ CSO และวิธีการจุดอ้างอิง CSO หมายถึงวัตถุที่มีลักษณะเฉพาะในปริภูมิคุณลักษณะซึ่งสามารถสกัดออกได้อย่างมีปัญญาโดยกําหนดเกณฑ์หรือกฎใดกฎหนึ่ง ส่วนการสกัดจุดอ้างอิงนั้นใช้ตัวพยากรณ์หน้ากากและจุดสําคัญของแบบ Mask R-CNN เพื่อสกัดหน้ากากและจุดสําคัญของแต่ละ CSO
ลําดับขั้นตอนการนําเทคนิคนี้ไปใช้งานมีดังนี้:
การเตรียมข้อมูล: ต้องเตรียมฐานข้อมูลภาพถ่ายพื้นที่ภาคพื้นดินความละเอียดสูงสําหรับการฝึกและการประเมิน ฐานข้อมูลควรมีภาพที่มีประเภทเป้าหมายและระดับการเปลี่ยนแปลงที่แตกต่างกัน
การฝึกแบบ: แบบ Mask R-CNN ถูกฝึกโดยใช้ฐานข้อมูลที่เตรียมไว้ วัตถุประสงค์ของการฝึกคือให้แบบสามารถพยากรณ์กรอบการจํากัด ประเภท หน้ากาก และจุดสําคัญของเป้าหมายได้อย่างแม่นยํา
การสกัด CSO และจุดอ้างอิง: โดยใช้แบบ Mask R-CNN ที่ฝึกเรียบร้อยแล้ว สามารถสกัด CSO และจุดอ้างอิงออกจากภาพถ่ายพื้นที่ภาคพื้นดินความละเอียดสูงได้อย่างมีปัญญา นิยามของ CSO คือ วัตถุที่มีลักษณะเฉพาะในปริภูมิคุณลักษณะ วัตถุที่มีลักษณะเฉพาะสามารถสกัดออกเป็น CSO ได้โดยกําหนดเกณฑ์บางอย่าง การสกัดจุดอ้างอิงใช้ตัวพยากรณ์หน้ากากและจุดสําคัญเพื่อสกัดหน้ากากและจุดสําคัญของแต่ละ CSO
การประยุกต์ใช้ CSO และจุดอ้างอิง: CSO และจุดอ้างอิงที่สกัดได้สามารถใช้งานได้หลายอย่าง เช่น การจับคู่ภาพถ่ายพื้นที่ภาคพื้นดินความละเอียดสูง ในแต่ละกรณีใช้งาน การจับคู่ภาพหรืองานอื่นๆ สามารถทําได้บนพื้นฐาน