韩国科研团队开发全景图像3D理解模型HUSH
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执行各种基于全景图像的3D感知任务
（映维网Nweon 2025年07月14日）在AR和MR技术中，将数字内容叠加到现实世界空间需要人工智能系统准确地解释和表示诸如墙壁和家具位置以及物体之间的距离等信息。传统上，达到这种程度的理解需要从不同角度获取多个图像或昂贵的设备，如深度传感器。
针对这个问题，韩国蔚山科学技术院的研究人员推出了一种能够同时从全景图像中提取空间结构和内部对象细节，且精度非常高的人工智能模型HUSH。简单来说，HUSH通过对每个任务使用与任务相关的几何对齐球面谐波基函数来执行各种基于全景图像的3D感知任务。
尽管全景图像可以在一次拍摄中捕获到广阔的场景，但它们的球面畸变令精确分析变得具有挑战性。传统方法试图通过分割图像和重复应用标准人工智能模型来缓解相关问题，但这通常会导致信息丢失或计算效率低下。
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