Wayfair DS解释它全部:阿努拉格Syal在3D投影映射

2019年10月3日

阿努拉格Syal

在Wayfair,我们尽我们所能,帮助客户准确地找到他们需要提供他们的家园,他们设想风格的产品。但是,创造了所有必要的元素,使他们能够做到这一点并不像人们想象的那么简单。现在,如果一个艺术家设计了一种新的风格的外观从零开始家庭,需要花费几个星期之前,我们实际上得到引进的产品在市场上符合这个样子。有趣的是,这不是产品的制造,但对于这些产品,它是此过程中最慢的,最昂贵的部分创建3D模型。这有几个重要原因;首先,需要对产品制造的3D模型,但3D建模软件许可证和经验建模是昂贵和不可多得。其次,以创建生产质量的3D模型(使用像3ds Max或玛雅软件),3D建模者需要从各种角度的产品的大量的2D图像;鉴于此要求,你能想象一个单一的返工或小的变化造成怎样的损失可能。

这些天来,这几乎是不可能的数据科学家有关涉及图像,无需将计算机视觉和/或深度学习到谈话中的数据集讨论。深学习模式已被证明是在分类任务,如椅子从猫,或沙发区分狗的现象。但是生成只使用2D图像产品的生产质量的3D模型是密切相关的摄影,这意味着它更关系到比深度学习传统的计算机视觉。为了把事情背景下,传统的计算机视觉工程师会担心主要是关于相机内部函数,SLAM,3D几何,立体几何,消失点分析和点云匹配(ICP)等超过想着损失函数,卷积层数,和反向传播。但是,我们在传统的计算机视觉技术带来的那一刻,一个泛化的问题出现了:我们不能在任何地方使用它们或在每一个产品。现在的关键是把两全其美在一起。因为看的内容的需求,尤其是在家居装饰,游戏和娱乐,医疗,服装,甚至广告的领域,需要有良好的品质3D作品将会增加。

所以在这个视频中,我们看看如何培养一个深度学习模型认为象传统的计算机视觉工程师。188金宝慱亚洲体育是赌博的嘛机器学习工程师阿努拉格Syal描述的挑战,并讨论可能的方法来从2D图像处理这个问题,创建3D模型之一。

阿努拉格喜欢黑客的东西,再利用它们来解决业务问题。After completing his MS in Electrical and Computer Engineering from the University of Southern California, Anurag joined Wayfair’s Computer Vision team as a Machine Learning Engineer in July 2019. Anurag started his career as a Patents Analyst in 2013 after the completion of his Bachelor’s in Electrical and Electronics Engineering from National Institute of Technology (NIT) Surathkal, India. During his 3-year stint in the field of Intellectual Property, Anurag published several white-papers and studies focusing on global trends in research, filling and litigation in the AR/VR and 4G-LTE communication spaces. An entrepreneur at heart, Anurag also ran his own business and designed several experiences in the AR/VR space for about 1.5 years before going on to graduate school. In his free time, he enjoys cooking and making apps with his Kinect, and spends most of his vacations going on road-trips, riding motorbikes, and hiking.

回应

  1. 阿凡达
    Koustav慕克吉

    2019年10月3日

    真正应用转型的有趣的概念产生在不同角度的图像的虚拟副本。
    希望你能得到它的工作在生产。
    所有最好的!

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