(z. B. Türen und Fenster) und abnehmbare Objekte; zweitens wird ein kontextbezogener Übermalungsalgorithmus verwendet, um den Füllinhalt intelligent entsprechend der umgebenden Textur zu generieren und die durch das herkömmliche Radiergummiwerkzeug verursachten harten Nähte zu vermeiden; schließlich wird der Ausgabeeffekt durch das Qualitätsbewertungsmodul automatisch optimiert.
Vergleichstestdaten zeigen, dass RoomClean bei einem typischen Wohnzimmerszenario eine Möbelbereinigung im ganzen Haus in nur 45 Sekunden abschließt, verglichen mit durchschnittlich 25 Minuten für die manuelle Modellierung in professioneller Software wie SketchUp. In einer IKEA-Fallstudie reduzierten die Verbraucher, die diese Funktion nutzten, die Anzahl der Überarbeitungen von Lösungen für den Möbelabgleich um 67%, was die Effizienz von Kaufentscheidungen erheblich verbesserte.
Der Durchbruch dieser Funktion besteht darin, die Ergebnisse der Bildverarbeitungsforschung in allgegenwärtige Anwendungen umzuwandeln, so dass auch Nichtfachleute räumliche kognitive Fähigkeiten erlangen können, die denen von Innenarchitekten nahe kommen. Es wird erwartet, dass die Erkennungsgenauigkeit in Zukunft 95% übersteigen wird, indem ein größerer Datensatz von Wohnungen kontinuierlich trainiert wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRoomClean: Nutze AI, um Möbel zu entfernen und dein Zimmer aufzuräumen!Die
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