एआई को लैंडमार्क का आकार पहचानने में कठिनाई होती है

विजन लैंग्वेज मॉडल्स स्मारकों को समझते हैं, लेकिन वे अभी भी पूरी तस्वीर नहीं देख सकते…

हमारे द्वारा विकसित किए गए सबसे पहले जीवित रहने के कौशलों में से एक यह है कि हम छोटी या दूरस्थ चीजों के बीच अंतर करना सीखते हैं। हम अपने अंगूठे से चंद्रमा को ढक सकते हैं, बिना यह सोचे कि यह एक डाइम के आकार का है, क्योंकि हमने एक सापेक्ष स्केल की समझ को आंतरिक बना लिया है।

यह कंप्यूटर विजन सिस्टम के लिए एक असामान्य रूप से कठिन काम है, क्योंकि अधिकांश पूर्व वर्णन पर निर्भर करते हैं, जो मानवों की तरह स्केल को “समझने” में मदद नहीं करता है। इसके अलावा, एक निश्चित और काफी निकट सीमा से परे, दूरी में सब कुछ स्टीरियो विजन की क्षमता से परे है – पार्किंग लॉट के दूर सिरे पर कार; उस से परे दूरी में स्काईस्क्रेपर; और उस पर चंद्रमा का उदय… सभी ‘2D’ एंटिटी हैं, अधिकांश विजन-आधारित मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए।

बिल्कुल, जब एक विशिष्ट ‘दूरस्थ’ लेकिन गलत व्याख्या की गई वस्तु का एक उदाहरण प्रशिक्षण डेटा में अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व किया जाता है, तो जिन सिस्टम ने इस डेटा को देखा है, उन्हें मूर्ख बनाना मुश्किल हो सकता है:

ChatGPT-5.5 इस क्लासिक पर्यटक ट्रोप से बिल्कुल प्रभावित नहीं है।

मॉडल के प्रशिक्षित लेटेंट स्पेस में ऐसी विशिष्ट और बार-बार दोहराई जाने वाली जानकारी की कमी के कारण, यह सामान्यीकरण और हमारे द्वारा युवा उम्र में समझी जाने वाली स्केल की अवधारणाओं को आंतरिक बनाने की आवश्यकता होगी। इसके बिना, यहां तक कि प्रसिद्ध उदाहरण भी अभी भी स्केल के गलत अनुमान का कारण बन सकते हैं:

इस अनुमानित उदाहरण में, जो आज हम जिस नए शोध पत्र की जांच कर रहे हैं, कैमरे का पीओवी पृष्ठभूमि में आर्क डी ट्रायम्फ को दिखाता है – लेकिन सिस्टम को इसका आकार नहीं पता है, और यह एक गलत अनुमान लगाता है। स्रोत

विशिष्ट और अत्यधिक विशिष्ट वस्तुओं के साथ, जैसे कि एफिल टावर, खतरा यह है कि सिस्टम आकार अनुमान के लिए एक शॉर्टकट पर निर्भर करेगा जो मूल मॉडल के लिए सही है, लेकिन पेरिस के लैंडमार्क की बहुत सारी नकलें के लिए सही नहीं है, जो स्टीरियो रिजोल्यूशन दूरी से परे हैं लेकिन लगभग इतने बड़े नहीं हैं。

इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि दृष्टि प्रणाली नए (अदृश्य) दृश्यों के साथ तैयार कौशल के साथ दृष्टिकोण करें, न कि केवल ‘चीट कोड’ के एक समूह के साथ।

स्केलिंग अप

इस उद्देश्य के लिए, अमेरिका और चीन के बीच एक नई साझेदारी एक उपचारात्मक डेटासेट, साथ ही एक अनुमान विधि प्रदान करती है, जो इस मुद्दे को संबोधित करती है:

नई दृष्टिकोण एक पूर्व सिस्टम को सुधारित प्रशिक्षण सामग्री के माध्यम से संशोधित करता है – डेटा जो गहराई के मुद्दों की गहरी समझ प्रदान करने के लिए पर्याप्त विविध है।

एक सहयोगी वेबसाइट के साथ लॉन्च किया गया, मेट्रिक्सीन्स पहल एक डेटा और कोड रिलीज़ की विशेषता है।

इस पत्र में कहा गया है*:

‘[हमने] पाया कि वर्तमान राज्य-ऑफ-द-आर्ट विधियां अक्सर दृश्य स्केल का सही अनुमान लगाने में विफल रहती हैं, जिससे “वाइल्ड” दृश्यों में एक स्थायी स्केल-कोलैप्स घटना होती है।

‘[चित्र में] एक उदाहरण दिखाया गया है जहां स्पष्ट सेमेंटिक संदर्भ (लोग) मौजूद हैं, फिर भी जहां मॉडल जैसे मोगे-2 दूरी की श्रृंखला में एक महत्वपूर्ण स्केल असंगति प्रदर्शित करते हैं: निकट-क्षेत्र की वस्तुओं के लिए अनुमानित मेट्रिक स्केल व्यावहारिक है – इस मामले में, पर्यटकों की एक व्यावहारिक ऊंचाई है – लेकिन दूर-क्षेत्र की संरचनाओं के लिए स्केल का अनुमान अत्यधिक कम अनुमानित है – यहां, पृष्ठभूमि में आर्क डी ट्रायम्फ का मेट्रिक अनुमान केवल 18.8 मीटर चौड़ा है, जो 44.8 मीटर (44.8 मीटर) की आधार-वास्तविकता चौड़ाई से 2× छोटा है।

‘मोगे-2 ने एक मिनिएचर लैंडमार्क का अनुमान लगाया है, विपरीत संकेतों के बावजूद।’

तीन की शक्ति

लेखकों का नया संग्रह तीन मौजूदा डेटासेट को मिलाकर बनाया गया है: मेगासीन्स, एरियलमेगाडेप्थ, और स्टीरियो4डी:

मेगासीन्स से उदाहरण इमेजरी, जो नए संग्रह का हिस्सा है। स्रोत

मेट्रिक्सीन्स में योगदान देने वाले डेटासेट के साथ समस्या यह है कि वे प्रत्येक सीमित डोमेन के लिए लागू होते हैं, जैसे कि पीओवी कार फुटेज, या इनडोर दृश्य, जब एक संयुक्त डोमेन की आवश्यकता होती है तो समस्या को संबोधित करने और दृष्टि प्रणाली को मानव-शैली की स्केल की अवधारणा की गहरी समझ के करीब लाने के लिए।

प्रत्येक छवि के साथ आरजीबी इमेजरी, आंशिक रूप से देखी गई गहराई स्ट्रैक्चर फ्रॉम मोशन (एसएफएम), मल्टी-व्यू स्टीरियो (एमवीएस), या अन्य ज्यामितीय प्राथमिकताओं से प्राप्त होती है, साथ ही एक नए दो-चरण पॉइसन पूर्णता प्रक्रिया के माध्यम से उत्पन्न एक पूर्ण गहराई मानचित्र के साथ, और संबंधित कैमरा मेटाडेटा के साथ।

फाइन-ट्यूनिंग मोगे-2 फ्रेमवर्क को नए डेटासेट पर ‘काफी हद तक’ स्केल कोलैप्स को कम करने के लिए दिखाया गया है, जो कथित तौर पर खुले डोमेन दृश्यों में बेहतर परिणाम और संबंधित बेंचमार्क पर राज्य-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करता है।

नया पत्र हनी, आई श्रंक द आर्क डी ट्रायम्फ! शीर्षक से है, और कॉर्नेल विश्वविद्यालय और शंघाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय के चार शोधकर्ताओं से आता है।

विधि

मेट्रिक्सीन्स आंशिक रूप से एरियलमेगाडेप्थ और मेगासीन्स पर निर्भर करता है – इंटरनेट फोटोग्राफ्स के संग्रह जो ऐतिहासिक संग्रह, पर्यटक छवियों और पेशेवर फोटोग्राफी को कवर करते हैं। मेगासीन्स बड़े पैमाने पर स्ट्रैक्चर फ्रॉम मोशन (एसएफएम) पुनर्निर्माण प्रदान करता है, लेकिन इन दृश्यों में कोई आंतरिक वास्तविक दुनिया का पैमाना नहीं है। इसे संबोधित करने के लिए, जियोटैग्ड इमेजरी को ऑनलाइन मैपिंग सेवाओं से उपयोग किया गया था ताकि पुनर्निर्माण को ज्ञात भौतिक स्थानों और आयामों के साथ संरेखित किया जा सके।

इसके विपरीत, एरियलमेगाडेप्थ में पहले से ही जियोटैग्ड गूगल अर्थ दृश्य शामिल हैं, जो मेट्रिक-स्केल लैंडमार्क पुनर्निर्माण प्रदान करते हैं।

दृश्य रूप से समान लेकिन भौगोलिक रूप से दूरस्थ संरचनाओं के कारण होने वाले संभावित पुनर्निर्माण त्रुटियों को मास्ट3आर-एसएफएम और डोपेलगैंगर्स++ क्लासिफायर का उपयोग करके संबोधित किया गया था। मल्टी-व्यू स्टीरियो (एमवीएस) पुनर्निर्माण के बाद, अस्थिर गहराई के अनुमान और गहराई-रिसाव कलाकृतियों को मोगे-2 से स्थिरता जांच और पूर्वानुमान के संयोजन का उपयोग करके फिल्टर किया गया था:

एरियलमेगाडेप्थ जियोटैग्ड गूगल अर्थ दृश्यों के साथ इंटरनेट फोटोग्राफ्स को जोड़कर वास्तविक दुनिया के पैमाने को प्राप्त करता है, जबकि मेगासीन्स दृश्यों को जियो-रेफरेंस्ड स्ट्रीट-लेवल इमेजरी का उपयोग करके भौतिक आयामों के साथ संरेखित करता है। एमवीएस पुनर्निर्माण के बाद, अस्थिर गहराई के अनुमान और गहराई-रिसाव कलाकृतियों को फिल्टर किया जाता है, जो प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त साफ मेट्रिक-स्केल गहराई मानचित्र का उत्पादन करता है। पीले बक्से अस्थायी वस्तुओं को हटाने की प्रक्रिया को दर्शाते हैं, जबकि लाल बक्से गहराई-रिसाव क्षेत्रों को इंगित करते हैं।

मेट्रिक पैमाना तब जियो-रेफरेंस्ड इमेजरी के माध्यम से पुनर्प्राप्त किया गया था। एरियलमेगाडेप्थ में पहले से ही जियोटैग्ड गूगल अर्थ रेंडरिंग्स से पैमाना प्राप्त किया जाता है, जबकि मेगासीन्स को जियोटैग्ड स्ट्रीट-लेवल इमेजरी का उपयोग करके वास्तविक दुनिया के आयामों के साथ संरेखित किया जाता है।

इन छवियों को मास्ट3आर के साथ मौजूदा पुनर्निर्माण के साथ मेल खाता था, डोपेलगैंगर क्लासिफायर के साथ परिष्कृत किया गया था, कोलमैप के साथ संरेखित किया गया था, और रैंसैक-आधारित अनुमान के माध्यम से मापा गया था, जो अर्थ-केंद्रित, अर्थ-निर्धारित (ईसीईएफ) निर्देशांक का उपयोग करता है। अस्थिर पैमाने के अनुमान या खराब पंजीकरण गुणवत्ता वाले दृश्यों को हटा दिया गया था।

स्टीरियो में देखना

मेट्रिक्सीन्स संग्रह में स्टीरियो4डी डेटासेट भी शामिल है, जिसमें वीआर180 कैमरों के साथ कब्जे वाले हजारों वास्तविक दुनिया के स्टीरियोस्कोपिक वीडियो अनुक्रम शामिल हैं, जो कब्जे में एक समयिक आयाम प्रदान करते हैं:

<img class=" wp-image-427459" src="https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2026/06/stereo4d.jpg" alt="स्टीरियो4डी डेटासेट स्टीरियोस्कोपिक इंटरनेट वीडियो से बनाया गया था, जो कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी 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दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने 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के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के अनुमान, और गति ट्रैक को जोड़कर स्केल पर गतिशील 3डी दृश्यों को पुनर्प्राप्त करने के लिए कैमरा पोज़, गहराई के 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