Digital Daily Logo

Хотя смартфоны с двумя объективами становятся все более распространенными, Facebook отмечает, что большинство мобильных устройств по-прежнему оснащены только одной задней камерой. Новая система на основе машинного обучения способна создавать трехмерное изображение из двухмерного изображения независимо от того, было ли оно снято на смартфон или это старая фотография, снятая на пленочную камеру, а затем оцифрованная. Это означает, что старые семейные фотографии можно воспринимать совершенно по-новому, отмечает Facebook. Кроме того, для создания

Where does it come from?

3D-селфи теперь можно использовать не только высококачественные смартфоны с двумя задними камерами, но и недорогие устройства с одной камерой. Facebook сообщает, что его «расширенные» возможности 3D-фотографий доступны всем, кто пользуется Android-смартфонами среднего или высокого класса или iPhone 7 и новее. Технология, лежащая в основе новых возможностей, включает в себя сверточную нейронную сеть, которая может быстро определять 3D-положения объектов, представленных в 2D-изображении. Система оптимизирована для работы за доли секунды на обычном

• Integer vitae libero ac risus egestas placerat.
• Fusce lobortis lorem at ipsum semper sagittis.
• Cras ornare tristique eros elit nulla nec ante.
• Ut aliquam sollicitudin iaculis ultricies nulla.
• Vivamus molestie gravida turpis lobortis lorem.
• Nam convallis pellentesque nisl commodo nulla.

Finibus Bonorum et Malorum

Facebook представил новую технологию, которая позволяет превращать любые фотографии в трехмерные изображения. Кроме того, такие 3D-изображения теперь можно сразу создавать с помощью одиночной камеры смартфона.

Why do we use it?

планшете или смартфоне, что частично стало возможным благодаря методам Facebook ChamNet и FBNet. Facebook заявляет, что также с нетерпением ожидает использования этих технологий для получения высококачественных оценок глубины видео, снятого с помощью смартфонов и планшетов. Однако это немного сложнее, чем аналогичная работа с изображениями, потому что видео состоит из множества отдельных кадров, и каждый кадр должен иметь согласованные данные глубины относительно тех, которые идут до и после него.