Hopp til innholdet
Norsk journal om kunstig intelligens 247 artikler Oslo --:--
TokenPrat
1 min lesetid Av TokenPrat-redaksjonen

WildDet3D – 3D-objektdeteksjon fra ett enkelt bilde

Allen Institute for AI har sluppet noe som kan bli et
viktig byggesteinn for fremtidens romlige AI.
WildDet3D gjenkjenner og lokaliserer objekter i 3D
fra ett enkelt bilde – og aksepterer instruksjoner
på tre ulike måter.

Hva gjør den annerledes?

De fleste 3D-deteksjonssystemer er trent på faste kategorier.
De kjenner igjen "bil", "stol", "person" – og ingenting annet.

WildDet3D er open-vocabulary. Du skriver inn hva du leter
etter – "kaffekopp", "potteplante", "brannhydrant" – og
modellen finner det i 3D-rommet, uavhengig av om den har
sett akkurat det objektet under trening.

Tre måter å styre deteksjonen

Modellen aksepterer tre typer input:

Tekst – skriv inn kategorinavnet, modellen finner
alle forekomster i scenen.

Punkt – klikk på et objekt i bildet, modellen
returnerer full 3D-bounding box.

2D-boks – tegn en boks rundt et objekt, modellen
"løfter" det automatisk inn i 3D-rommet.

Dette gjør det mulig å koble WildDet3D til andre
systemer – for eksempel en vision-language modell
som tolker hva brukeren spør om, mens WildDet3D
håndterer den romlige lokaliseringen.

LiDAR og iOS-app

Modellen fungerer på vanlige RGB-bilder alene, men
utnytter dybdesignaler som LiDAR og ToF-sensorer
når de er tilgjengelige – for eksempel på iPhone 12 Pro
og nyere – for å skjerpe presisjonen på avstand,
volum og orientering.

En offisiell iOS-app er tilgjengelig i App Store
og visualiserer 3D-rammene over virkelige objekter
via AR. Full modell krever foreløpig noe optimalisering
for ekte sanntidskjøring på enheten.

Datasett og åpen tilgang

Alongside modellen slippes WildDet3D-Data: over
1 million bilder med 3,7 millioner verifiserte
3D-annotasjoner fordelt på over 13 000 objektkategorier.

Alt er åpent tilgjengelig – modell, data, demo og app.

Hva kan dette brukes til?

Romlig forståelse er et kjerneproblem for robotikk,
AR og wearables. WildDet3D er designet som et
spatial reasoning-lag som kan plugges inn i
større pipelines – ikke bare som en frittstående app.

Ressurser

Del

Les videre

Forsiden →
Åpnet lilla spillkonsoll med kretskort på en arbeidsbenk, med kode på en laptop i bakgrunnen
· Agenter

Melee er 100 prosent dekompilert – AI tok siste etappe, men ikke uten bråk

Hver eneste av de 19 828 funksjonene i Super Smash Bros. Melee er nå gjenskapt som lesbar C-kode, og AI-agenter gjorde mye av sluttspurten. Men det betyr ikke at du kan dekompilere Photoshop i kveld.

Mørk serverhall med en åpen serverrack og en månesigd i vinduet
· Modeller

Kimi K3.1 Pro: Nesten like god som Opus 5.5 i terminalen – og med vilje dårligere til å hacke

Moonshot AI har lovet å slippe vektene til Kimi K3.1 Pro innen 4. november. Modellen ligger tett bak Claude Opus 5.5 på agentisk koding, men Moonshot har bevisst trent bort deler av hackeferdighetene før den deles åpent.

Delt bilde: uskarp foss til venstre, knivskarp mose med vanndråper til høyre
· Modeller

SoL-Refiner: Nvidias triks for 4K AI-video – lag et utkast, finpuss én gang

Nvidia Research har sluppet en refiner som gjør lavoppløste AI-videoer om til 2K og 4K med ett eneste denoising-steg. Koden og vektene er åpne. Men dette er ikke et verktøy for gamle hjemmevideoer, og det er ikke laget for hjemme-PC-en.