旧的模子很难处理2D图像的深度问题，但新的神经汇聚不错任意处理这些问题。

最近，一组策画机科学家愚弄东说念主工智能对诱导国教科文组织宇宙遗产中丢失的浮雕板进行了3D重建。

计划东说念主员诞生了一种神经汇聚，不错拍摄三维物体的单张2D相片并产生三维数字重建。 骨子上，他们诞生了一款适用于21世纪的立体镜。 该团队上个月在第32届ASM多媒体会议上展示了其观念考据。

为了计划的目标，科学家们使用了被诱导国教科文组织列为宇宙遗产的印度尼西亚婆罗宝塔神庙的浮雕图像。这座寺庙有2672幅浮雕，是宇宙上最大的释教浮雕保藏地。在19世纪后期，寺庙的底部被从头装置，将156个浮雕荫藏在石墙后头，直到今天它们仍然被下葬。但在他们被下葬之前，每个面板齐被拍摄了灰度相片。最近，计划小组的神经汇聚愚弄一张134年前的口角老相片，顺利地重建了其中一个现已被荫藏的浮雕。

之前曾有过尝试，但这些早期的重建无法复制浮雕的细节。由于深度值的压缩，这些细节丢失了；换句话说，这些三维浮雕具有离不雅者最近和离不雅者最远的雕饰的细节，而之前的重建尝试使这些不同深度的细节变得平坦。该团队将丢失的特征称为“软角落”，并凭证策画出的三维空间曲率变化绘图了这些角落的舆图。

在这篇新论文中，计划小组以为，现存的角落图裁汰了模子的准确性，它不成正确地传达3D曲率的变化，况兼它被纳入汇聚的状貌完结了它对筹办物理对象深度的影响。

日本立命馆大学（Ritsumeikan University）计划员、该计划的合著者田中智（Satoshi Tanaka）在一份大学新闻稿中说：“尽管咱们的重建准确率达到了95%，但东说念主脸和讳饰等更清雅的细节仍然缺失。这是由于二维浮雕图像中深度值的高度压缩，使得很难索要沿角落的深度变化。咱们的新规律通过增强深度筹办来惩办这个问题，终点是在软角落，使用一种新的角落检测规律。”

上头的图像代表了该团队对样本浮雕的软角落舆图（左）和语义舆图（右）的最好实验成果（下一溜），与大地果真数据（上一溜）进行了比较。角落图即是这么 —— 它跟踪地形弧线赋予深度的点，这让早期的模子感到困惑。

语义图 —— 依稀让东说念主思起Ellsworth Kelly的《蓝绿红》 —— 展示了模子的常识库若何将探讨观念探讨起来。在这张图片中，该模子折柳了远景特征（蓝色）、东说念主物（红色）和配景。计划东说念主员还将他们的模子与其他伊始进的模子比拟，与大地果真图像的相干进行了比较。

东说念主工智能受到了错误，但在科学范围，它被解说终点擅长惩办图像识别和文化遗产保护方面的问题。本年9月，另一个团队使用神经汇聚识别拉斐尔画作中夙昔未见过的细节，另一个团队使用卷积神经汇聚将已知的纳斯卡线（秘鲁闻名的地舆标记）的数目增多了近一倍。

该模子粗略进行多模态相接，这意味着它粗略摄取多个数据通说念来相接其方针对象。在这种情况下，用于测量浮雕弧线的软角落检测器不仅不错看到亮度的狭窄变化以感知深度，还不错看到雕饰本人的弧线。愚弄这两种信息渠说念，新模子比夙昔的尝试更明晰、更难得地重建了浮雕。

田中说：“咱们的本事在保护和共享文化遗产方面具有精深的后劲。”“它不仅为考古学家提供了新的契机，况兼通过VR和虚构宇宙本事为千里浸式虚构体验提供了新的契机，为子孙后代保护了人人遗产。”

文化遗产需要保护。但有些文化遗产尤其受到胁迫，固然这些东说念主工智能生成的重建不成取代信得过的麦考伊，但它们有其用途。像最近这篇论文中描画的神经汇聚相似，只有在增强本质或虚构本质环境中，就不错回生只存在于图像中的失意遗产 —— 举例，2001年被塔利班炸毁的巴米扬大佛（Bamiyan Buddhas）。

这些模子还不错用来保护面对烧毁的文化遗产，比如澳大利亚塔纳米沙漠（Tanami Desert）上有几百年历史的土著boab树上的雕饰。

文化遗产通过咱们之前的社区和文化来界说咱们是谁。淌若这些东说念主工智能模子能匡助艺术史学家和文物保护学家保存一段历史，那么它们就作念得很好。天然，东说念主工智能模子也需要大齐的能量，这可能会以迤逦的状貌导致文化遗产的流失。然而，即使东说念主工智能的脱手状貌仍然存在问题，将这项本事用于公益业绩亦然站在历史的正确一边 —— 尤其是在东说念主工成品方面。