論如何把樂(lè)高玩出花來(lái)。
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說(shuō)到樂(lè)高,那可是大人小孩沒(méi)人不愛(ài)的玩具了。
每次看到一大堆的樂(lè)高積木,把它們挨個(gè)拼成模板圖那樣的時(shí)候,成就感簡(jiǎn)直爆表了。
完成之后還要把作品端正地?cái)[放在書(shū)桌前,好好端詳一番。
但是,不知道有沒(méi)有人想過(guò),其實(shí)這些積木不止有一種拼法。
按照模板,你可以把這些積木拼成火車(chē),當(dāng)然,也有人選擇不走尋常路,非要拼個(gè)飛機(jī)場(chǎng)出來(lái)。
或者,更“奇葩”一點(diǎn)的東西?
比如,你就可以把這個(gè)企鵝模型改裝成一個(gè)企鵝機(jī)器人,別說(shuō)還真有內(nèi)味兒:
又或者,你可以把一個(gè)普通的小狗模型改得更有味道一些:
是不是已經(jīng)躍躍欲試,準(zhǔn)備馬上對(duì)家里的樂(lè)高“下手”了?別急,還有更多創(chuàng)意,且聽(tīng)文摘菌細(xì)細(xì)道來(lái)。
幾秒就能識(shí)別一地積木,樂(lè)高粉絲“殺瘋了”!
這種時(shí)候,肯定也有人像文摘菌一樣,手腳不靈活就算了,腦子也空空蕩蕩的,看到這一地的樂(lè)高積木,愣是什么靈感都出不來(lái)。
別急,救星來(lái)了。
先看看這個(gè)東西到底怎么個(gè)玩法。首先,它會(huì)識(shí)別滿(mǎn)地的樂(lè)高積木:
然后,會(huì)提供一些能利用這些積木、但是又和常規(guī)模板完全不一樣的創(chuàng)意造型:
怎么樣,是不是頓時(shí)感覺(jué)自己還能再搶救一下?
根據(jù)TechCrunch報(bào)道,其實(shí),樂(lè)高一直和蘋(píng)果保持著密切合作,嘗試使用一些未發(fā)布的iOS技術(shù),在WWDC上演示,比如對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)ARKit平臺(tái)進(jìn)行的修復(fù),使之能夠?yàn)閷?shí)體玩具也添加一絲數(shù)字體驗(yàn)。
當(dāng)然,這也包括了這個(gè)叫做brickit的軟件,據(jù)了解,該軟件由一個(gè)粉絲團(tuán)隊(duì)建立的,主要通過(guò)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),來(lái)快速識(shí)別堆積如山的積木,同時(shí)給出一些別具一格的創(chuàng)意提醒。
整個(gè)過(guò)程中,你只需要把你的積木倒在地板上,然后就讓brickit進(jìn)行快速識(shí)別歸類(lèi)與分析。最讓開(kāi)發(fā)者自豪的,當(dāng)然要屬brickit的速度了,從上圖中也可以看到,brickit只需短短幾秒就能完成識(shí)別與分析。
根據(jù)部分用戶(hù)反饋,使用效果與上述步驟類(lèi)似,只是在識(shí)別和進(jìn)行下一步操作之間增加了一些加載時(shí)間。在瀏覽說(shuō)明時(shí),用戶(hù)也可能會(huì)被指向積木堆中某一特定所需作品所在的區(qū)域。
目前,brickit在第一方訪(fǎng)問(wèn)方面還有很多事情可以做,主要是在訪(fǎng)問(wèn)與樂(lè)高現(xiàn)有指令庫(kù)的整合方面。2019年,樂(lè)高收購(gòu)brickLink,足以看出樂(lè)高一直旨在抓住更多圍繞售后創(chuàng)作的社區(qū)粉絲。
如果能夠允許建立一個(gè)用戶(hù)所擁有的實(shí)際積木的數(shù)據(jù)庫(kù),從而獲得一些關(guān)于他們所擁有的套裝的見(jiàn)解,這對(duì)樂(lè)高來(lái)說(shuō),無(wú)疑也是有價(jià)值的數(shù)據(jù)。
樂(lè)高分揀機(jī),拯救你的滿(mǎn)地積木
試想,當(dāng)受到brickit的啟發(fā),靈感擋不住要溢出來(lái)了,這個(gè)時(shí)候你需要快速找到需要的樂(lè)高積木,但是看到滿(mǎn)地的積木瞬間喪了氣。
別急,這個(gè)時(shí)候你只需要另一個(gè)樂(lè)高神器,困難就能迎刃而解。
當(dāng)當(dāng)當(dāng)當(dāng),樂(lè)高通用分揀機(jī)閃亮登場(chǎng)。
根據(jù)分揀機(jī)的制作者 Daniel West介紹,這臺(tái)機(jī)器結(jié)合了CNN和3D識(shí)別,可以說(shuō)是世界上第一臺(tái)“樂(lè)高通用分揀機(jī)”,同時(shí),這個(gè)分揀機(jī)還是由AI驅(qū)動(dòng),能夠識(shí)別出任何已生產(chǎn)的樂(lè)高零件,并將它們歸類(lèi)。
讓我們來(lái)仔細(xì)看看這個(gè)機(jī)器到底有什么花樣。
這就是分揀機(jī)的核心部分“Capture Unit”,一個(gè)擁有傳送帶、照相機(jī)和照明燈的小空間??雌饋?lái)好像沒(méi)什么大不了,實(shí)際上要想讓它順利完成工作,有很多需要注意的事情。
相機(jī)會(huì)拍攝沿著傳送帶輸送的樂(lè)高零件,然后將照片上傳到運(yùn)行著AI算法的服務(wù)器,從數(shù)千個(gè)可能的樂(lè)高元素中識(shí)別零件。
核心問(wèn)題是需要將傳送帶的實(shí)時(shí)視頻流,轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別的各個(gè)部分的獨(dú)立圖像。
最終目標(biāo):從原始視頻(左)到大小均勻的圖像(右),然后發(fā)送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(動(dòng)圖的速度比實(shí)時(shí)視頻慢了50%左右)
這里用到了目標(biāo)檢測(cè),即檢測(cè)目標(biāo)的存在、位置和大小,以便零件在每一幀都能生成邊界框。表面上看起來(lái)很簡(jiǎn)單,實(shí)際上卻困難重重。
要想順利實(shí)現(xiàn)零件的識(shí)別與分揀,還有許多需要注意的地方,比如相機(jī)的位置和角度;光源要保證充足;另外零件還不能與傳送帶的顏色一樣,否則無(wú)法扣除背景。
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上也需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力,什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢?可以把它看作一個(gè)虛擬的大腦,它可以通過(guò)接受輸入并轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的輸出來(lái)完成特定任務(wù)。
一般來(lái)說(shuō),輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)越多,它完成任務(wù)的能力就越強(qiáng)。樂(lè)高分揀機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)輸入樂(lè)高零件的圖像,輸出相應(yīng)零件的編號(hào)。
由于樂(lè)高的零部件有成千上百種類(lèi)型,顏色多樣,并且從不同角度看形狀也不一樣。因此,收集正確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是整個(gè)工作中最難的一部分。West在分揀機(jī)運(yùn)行幾天后捕獲了30萬(wàn)張圖像,這是其中的一部分。
怎么樣,現(xiàn)在可別再完成一個(gè)樂(lè)高模型就把它束之高閣了,這些小玩意兒還有很多好玩的地方等待你去解鎖呢。
相關(guān)報(bào)道
https://twitter.com/AlexanderNL/status/1410253599502962692
https://techcrunch.com/2021/06/30/lego-should-snap-up-this-rapid-fire-brick-finding-ios-app/
本文來(lái)自微信公眾號(hào) “大數(shù)據(jù)文摘”(ID:bigDataDigest),作者:Caleb,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
當(dāng)前題目:別看樂(lè)高模板了,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),這個(gè)軟件幾秒就識(shí)別滿(mǎn)地積木,還能激發(fā)靈感
網(wǎng)站鏈接:http://jinyejixie.com/article6/scsgig.html
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