(SeaPRwire) – 北京, 2023年11月15日 – WiMi Hologram Cloud Inc.(納斯達克:WIMI)(「WiMi」或「本公司」)是一家領先的全球式三維立體投影增強實境(AR)技術提供商,今天宣佈將深度學習算法整合入多深度全息圖生成,以提取三維場景的輸入二維圖像的深度信息,並將其轉換為全息圖以實現多深度全息圖生成。多深度全息圖是一種使用深度學習技術生成的三維圖像,可以提供更真實和三維的顯示效果。傳統全息圖只能呈現一個深度的信息,而多深度全息圖可以同時呈現多個深度的信息,允許觀察者從不同角度觀察圖像並感知不同深度,在虛擬實境、增強實境和醫學成像領域有廣泛的應用前景。
深度學習算法是多深度全息圖生成的關鍵。它可以自動從訓練數據中學習和優化模型參數,減少人工干預並提高生成效率。深度學習通過構建多層神經網絡模型並使用大量標記數據進行訓練,實現對複雜數據的有效學習和特徵提取。在多深度全息圖生成中,深度學習算法可以用於學習輸入圖像與相應多深度信息之間的映射關係,從而實現對輸入圖像的多深度全息圖生成。基於深度學習算法的多深度全息圖生成技術的優勢在於可以通過計算機模擬生成全息圖,避免傳統全息圖生產的複雜過程。同時,深度學習算法可以從大量數據中學習複雜的特徵表徵,因此可以生成更真實和詳細的全息圖。
首先需要使用深度學習模型進行訓練。訓練完成後,可以將新二維圖像輸入模型進行預測。模型將根據訓練過程中獲得的知識和經驗,基於輸入的二維圖像生成真實的全息圖。在此過程中,模型將利用圖像中的紋理、顏色、深度和其他特徵來重建對象的三維形狀和結構。首先需要收集多深度圖像數據集,包括不同深度的圖像。收集的圖像數據需要進行預處理,包括去噪和圖像增強等操作,以提高模型訓練效果。然後可以使用卷積神經網絡(CNN)或生成對抗網絡(GAN)等深度學習模型進行訓練。在訓練過程中,模型學習不同深度圖像之間的關係和特徵,以便能夠為輸入圖像生成多深度全息圖。模型參數也會通過反向傳播算法不斷優化,以便能更好地生成多深度全息圖。訓練完成後,訓練好的模型可以用於預測和為新圖像生成多深度全息圖。
隨著算法的不斷優化,基於深度學習算法的多深度全息圖生成技術將迎來更廣泛的發展前景,並在眾多行業領域發揮更重要的作用。目前,多深度全息圖生成主要用於科學研究、醫學成像和遊戲娛樂。但是,隨著技術的進步和應用範圍的擴大,未來多深度全息圖生成技術將在虛擬實境、增強實境、教育和工業等更多領域得到應用。
未來,WiMi還將繼續探索多深度全息圖生成算法領域,促進基於深度學習算法的多深度全息圖生成技術取得更大突破和應用。
關於WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(納斯達克:WIMI)是一家全方位技術解決方案供應商,專注於專業領域,包括全息增強實境汽車頭上顯示軟件、三維全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息汽車導航等。其服務和全息AR技術包括全息AR汽車應用、三維全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息AR廣告技術、全息AR娛樂技術、全息ARSDK支付、互動式全息通訊等全息AR技術。
安全港聲明
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