{"id":11169,"date":"2020-12-10T12:53:58","date_gmt":"2020-12-10T12:53:58","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/wenn-maschinen-lernen-wie-menschen-zu-sehen\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:17","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:17","slug":"wenn-maschinen-lernen-wie-menschen-zu-sehen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/wenn-maschinen-lernen-wie-menschen-zu-sehen\/","title":{"rendered":"Wenn Maschinen lernen, wie Menschen zu sehen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mit \u201eGenerative Radiance Fields for 3D-Aware Image Synthesis\u201c (GRAF) haben Wissenschaftler\/innen der Universit\u00e4t T\u00fcbingen und des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme die Qualit\u00e4t von maschinell-generierten 3D-Bildern erheblich verbessert.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>Beim maschinellen Sehen besteht eine zentrale Herausforderung darin, Maschinen beizubringen, in komplexen 3D-Szenen genauso zu \u201esehen\u201c und zu schlussfolgern wie Menschen es tun. Das langfristige Ziel ist, sichere und zuverl\u00e4ssige Technologien in Bereichen wie dem autonomem Fahren und Virtual Reality zu erm\u00f6glichen. Zwar ist die Wissenschaft noch weit davon entfernt, dieses Ziel zu erreichen \u2013 mit \u201e<a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2007.02442\" style=\"color:#0563c1; text-decoration:underline\" target=\"_blank\">GRAF: Generative Radiance Fields for 3D-Aware Image Synthesis<\/a><span class=\"MsoHyperlink\" style=\"color:#0563c1\"><span style=\"text-decoration:underline\">\u201c<\/span><\/span> haben Forschende der Universit\u00e4t T\u00fcbingen und des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme (MPI-IS) nun aber einen neuen, fortschrittlichen Ansatz entwickelt. Sie pr\u00e4sentierten ihre Arbeiten diese Woche auf der \u201eThirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems\u201c (NeurIPS 2020). NeurIPS ist eine der weltweit f\u00fchrenden Konferenzen im Forschungsbereich des maschinellen Lernens. Die diesj\u00e4hrige Ausgabe wird bis zum 12. Dezember virtuell abgehalten.<\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>\u201eMenschen sind in der Lage, ein zweidimensionales Bild zu betrachten und sich genau vorzustellen, wie es aus verschiedenen Blickwinkeln in 3D aussieht\u201c, sagt Katja Schwarz, die Hauptautorin der Arbeit. \u201eAber sie k\u00f6nnen noch viel mehr: Sie k\u00f6nnen sich v\u00f6llig neue Szenen vorstellen, weil sie deren zugrunde liegenden Konzepte verstehen. Das erfordert eine ausgekl\u00fcgelte F\u00e4higkeit, dreidimensional zu denken. Maschinen haben diese F\u00e4higkeit einfach noch nicht. Sie k\u00f6nnen bereits sehr gut neue 2D-Bilder erzeugen, aber die Wissenschaft arbeitet noch immer daran, sie in die Lage zu versetzen, besser in 3D zu denken und abstrakte dreidimensionale Konzepte zu erlernen. Mit GRAF bieten wir einen Ansatz an, der die Synthese dreidimensionaler Bilder f\u00fcr einzelne Objekte erheblich verbessert, und machen damit einen wichtigen Schritt in diese Richtung.\u201c<\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>Schwarz ist derzeit Doktorandin in der Autonomous-Vision-Gruppe, die sowohl an der Universit\u00e4t T\u00fcbingen als auch am MPI-IS beheimatet ist. Ihre Koautoren sind ihre Forscherkolleg\/innen Yiyi Liao und Michael Niemeyer, sowie Gruppenleiter Andreas Geiger.<\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>Zwar gibt es bereits Methoden zur Synthese dreidimensionaler Bilder. Diese erfordern aber oft 3D-Trainingsdaten oder mehrere Bilder aus derselben Szene mit bekannten Kamerapositionen. Es kann schwierig sein, diese Informationen in realen Situationen zu sammeln. Ein selbstfahrendes Auto muss bespielweise sicher fahren k\u00f6nnen, wenn Fu\u00dfg\u00e4nger\/innen pl\u00f6tzlich \u00fcber die Stra\u00dfe laufen oder andere unerwartete Hindernisse auftauchen. Aus guten Gr\u00fcnden k\u00f6nnen solche Szenen im wirklichen Leben nicht vorab aufgezeichnet werden. Daher ist die Simulation ein wichtiger Aspekt im Hinblick auf das Training von Algorithmen.<\/span><\/span><span style=\"font-size:12pt\"><span style=\"background:white\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>Als Antwort auf diese Herausforderung wollten die Wissenschaftler\/innen ein 3D-Modell erstellen, das nur aus 2D-Bildern ohne bekannte Kameraposition lernt. Dies ist eine komplexe Aufgabe, und bestehende Ans\u00e4tze erzeugen entweder eine niedrige Bildaufl\u00f6sung oder inkonsistente Objektdarstellungen, wenn sich der Blickwinkel \u00e4ndert. Mit GRAF strebten die Forschenden ein Modell an, das sich auf eine hohe Bildaufl\u00f6sung skalieren l\u00e4sst und gleichzeitig konsistente Objektdarstellungen liefert. Langfristig k\u00f6nnten solche Modelle realistische Simulationen f\u00fcr Trainingsroboter oder autonome Fahrzeuge erzeugen. <\/span><\/span><\/span><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>Um herauszufinden, wie ein generatives Modell allein auf der Grundlage von 2D-Bildern die Dreidimensionalit\u00e4t der Welt erfassen kann, bauten die Forschenden eine virtuelle Kamera in ihr Modell ein. Sie steuerten dann die Position dieser Kamera, sodass sie die Objekte in den Bildern aus verschiedenen Winkeln betrachten konnte. <\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>Die 3D Objekte werden durch eine spezielle Repr\u00e4sentation, bekannt als \u201eRadiance Fields\u201c, speichereffizient im Computer dargestellt. Dies ist entscheidend, damit die Methode auf eine hohe Bildaufl\u00f6sung skaliert. Aus einem bestimmten Kamerastandpunkt kann jedes 3D-Objekt dann in ein 2D-Bild gerendert werden. Durch den Vergleich der erzeugten Renderings mit realen Bildern lernt das Modell, 3D-konsistente Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln hinweg zu erzeugen.<\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'><span style=\"color:black\">\u201eWir haben unser Modell anhand mehrerer synthetischer und realer Datens\u00e4tze analysiert und festgestellt, dass unser Ansatz mit \u201aRadiance Fields\u2018 gut hochaufl\u00f6send skaliert und dabei \u00fcber verschiedene Kameraperspektiven hinweg konsistent bleibt\u201c, sagt Schwarz. Die Wissenschaftler\/innen testeten GRAF nicht nur an Bildern von Objekten wie Autos und St\u00fchlen, sondern auch an nat\u00fcrlichen Bildern von Menschen, V\u00f6geln und Katzen \u2013 mit sehr guten Ergebnissen. In einem n\u00e4chsten Schritt planen sie, ihren Ansatz \u00fcber einzelne Objekte hinaus auf noch komplexere Szenen der realen Welt auszudehnen. <\/span><\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span style=\"font-size:12pt\"><span style='font-family:\"Times New Roman\",serif'>Weitere Informationen \u00fcber das GRAF-Projekt finden Sie unter <a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/autonomousvision.github.io\/graf\/\" style=\"color:#0563c1; text-decoration:underline\" target=\"_blank\">https:\/\/autonomousvision.github.io\/graf\/<\/a>.<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"featured_media":11503,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[362],"user-group":[245],"class_list":["post-11169","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-press-release","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Wenn Maschinen lernen, wie Menschen zu sehen - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/wenn-maschinen-lernen-wie-menschen-zu-sehen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Wenn Maschinen lernen, wie Menschen zu sehen - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Mit \u201eGenerative Radiance Fields for 3D-Aware Image Synthesis\u201c (GRAF) haben Wissenschaftler\/innen der Universit\u00e4t T\u00fcbingen und des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme die Qualit\u00e4t von maschinell-generierten 3D-Bildern erheblich verbessert. 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