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康奈尔大学的研究人员将每个立体图像对应的像素转换成由激光雷达传感器生成的三维点云(点云数据指的是:扫描资料以点的形式记录,每一个点包含有三维坐标,有些可能含有颜色信息或反射强度信息)。然后,研究人员将点云数据输入到现有的目标识别算法中。三位研究人员在其论文中表示,他们的方法在图像识别能力上取得了巨大进步。例如,在KITTI测试的一个版本中,以前纯相机采集数据的准确率最高为30%,而现在借助他们的技术,准确率已经提高到66%。

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可惜,媒体对该论文的报道混淆了研究人员的实际发现。例如Gizmodo在报道中表示,这三名研究人员的论文是关于汽车上摄像头的安装位置的,但实际上该论文并没有提到这一点,而Gizmodo也在研究人员联系他之后,修改了他这篇报道。想要恰当地理解这篇论文,我们就需要了解软件是如何将原始的相机图像转换成有标识的三维模型,在地图上生动地展示汽车周边情况。在KITTI的测试中,如果该算法能够精准地识别汽车周边的每一个对象,并用三维的框框将其标示出来,那么该算法就被认为是成功的。

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