Аналіз підходів до тренування моделей для 3D реконструкції об’єктів за умов обмеженної кількості навчальних даних

Abstract

Сьогодні, з розвитком інформаційних технологій дуже стрімко набирає обертів і галузь штучного інтелекту. На сам перед, все частіше говорять про великі мовні моделі та великі візуальні моделі. Не зважаючи на те, що такі моделі є «самонавчанними», тобто вони дотреновуються на власному досвіді, все ж таки вони вимагають великої кількості навчальних даних. І необхідно звернути увагу, що навчати моделі машинного навчання можна тільки на розмічених даних, а це завжди було і є складним питанням.