ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು 2D ಫೋಟೋಗಳಿಂದ 3D ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಲು ಬೃಹತ್ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯಾತ್ಮಕ ಗಣಿತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಲ್ಲಿನ ಸಾಧನೆಗಳು ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಗಳನ್ನು ತರುತ್ತವೆ. ಸಂಶೋಧಕರಿದ್ದಾರೆ ಅವರು 2D ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು 3D ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂತೋಷದಾಯಕ ಅಳವಡಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಶಕ್ತಿವಂತ ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಹೊಸದರ ಆಯ್ಕೆ 2D ಡೇಟಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಡುವುದು ಸಾದ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳ ನೆರವಿನಿಂದ ಈಗ ಪರಂಪರागत ಅನುಮಾನವು ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. AI ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ ಶಕ್ತಿವಂತ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿತ್ರವು ಹೇಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, 3D ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಪರೂಪದ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿನ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ವಿಜಯ

ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಜಾನ್ ಎ. pola ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಲೈಡ್ ಸೈನ್ಸಸ್ ಶಾಲೆಯ (SEAS) ಸಂಶೋಧಕರು 2D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಾವೀನ್ಯವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು, ಹಾಗೂ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಈ ಮುನ್ನುಡಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಸಾಕ್ಷರಗೊಳಿತ ಆದಷ್ಟು ಒಂದರ ಯೋಚನೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮೂಲಕ ಆಳವಾದ ಮು೦ಟುಮೆ ಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೆಳ ಕೊಳ್ಳುವದು.

ಸರಳವಾಗಿ ಪರಿಚಿತ ಸಮಸ್ಯೆ

ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು 3D ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಯಾಂತ್ರಿಕ ನದಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಸವಾಲುಗಳಾದುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, 2D ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುವ ಡೇಟಾಗಳಿಂದ 3D ಬಿಂದುಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಸಾಂಕೀತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾದವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿಧಾನಗತಿಯಲ್ಲಿ ಆಚರಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಿರುವಾಗ ಅಥವಾ ದೂರವನ್ನು ಕಳೀಲನಾಗಿಸಲು ಬಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಪರಿಸರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾರಾದ್ದು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನವೀನ ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್

ಹವಾ ಹಾನ್ ಮತ್ತು ಹಾಂಗ್Yang ಅವರು “Building Rome with Convex Optimization” ಎಂಬ ಶೀತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾಡಿದರು, ಇದು ಮೊದಲನೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದು ಹಾಕುತ್ತದೆ. ಈ ನವೀನ ವಿಧಾನವು ದೃಶ್ಯದ ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅಂದಾಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ವೇಗದ, ಆದರೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು

ಈ ವಿಧಾನವು 2,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೋಮ್‌ಗೆ ಕಾಲ್ ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣದ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಮರ್ಥನೂಡಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು 10,000 ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನುಸರಿಸಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದಾಗ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ, ಕಟ್ಟಡ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಮಗ್ರವಾಳಕ್ಕಾಗಿ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮೂಲಕ ಸಾಕ್ಷಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಭಟನೆಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ನಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಿಸುತ್ತವೆ.

ಪರಿಷ್ಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು

ಈ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದ ಕೆಲಸವು Robotics: Science and Systems ಸಮಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಸೆತ್ ಟೆಲ್ಲರ್ ಅವರ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾಗದ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ಅನ್ನು ಪಡೆದಿದ್ದು, ಬಹುದೂ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಎರಡರ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು arXiv ಪೂರ್ವ ಪ್ರಕಟಣಾ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣಗಳು

ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಪರಿಕರವು ಯಾಂತ್ರಣ, ನಖದ ನಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಗೂಗಲ್‌ನ ಸ್ಟಾರ್‌ಲೈನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಯೋಜನೆಗಳು ಅಂತರ್ಮಂಥನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದರಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಾಕ್ಷಿ ಕೊಡುವುದಾಗಿರುವಂಥದರಿಂದ ಸಹಕಾರಿ. ಕೆಲ ಕಡೆಗಳಲ್ಲಿ, ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಇದೇ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರಗಳು ಮೂಲಕ, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಕಾಶಿತ ಲೇಖನಗಳಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಪಟ್ಟಿವೆ.

ದಾಟಬೇಕಾದ ಮಿತಿಗಳು

ಈ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಸಾಧನೆಯ ನಿಜವಾಗಿ ಸವಾಲುಗಳು ಉಳಿಯುತ್ತವೆ. ಕೋನ ಮತ್ತು ಅಂತರಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬಂಡಾಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಮೆಶೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನವೀನ ಕರ್ತಾವಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಆಲೆಮಿಯೋ ಬೀಚ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಉಲ್ಲೇಖದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತೀರ್ಮಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತವೆ, ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮೇಲಾಟದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಹಾರ್ವರ್ಡ್‌ನ ಕಾರ್ಯವು ಫೋಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಿದ 3D ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೀಲನವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಹುಬ್ಬಿಡುತ್ತಿದ್ದವು, ಮುಂದಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಆಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಉಪಕರಣಗಳ ಬೇರೆ ಬೇರೆಯಾದ ಆತ್ಮವಿಕಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಕಾರ್ಯವು, ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಟಪಡಿಸಿದಂತೆ, ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನವೀನಾವಲೋಕನಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ನೀಡಬಹುದು.

ಪೂರ್ವ ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಹುಟ್ಟಾಟ

2D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ 3D ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಒಪ್ಪಂದದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು 2D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯದ ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅಂದಾಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣ ವಿಧಾನಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳು ಏನ್ ?
ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾದ, ಸಶಕ್ತವಾದದ್ದಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಮೊದಲನೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇಲ್ಲಿ 3D ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಬಹಳ ಶೀಘ್ರವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ, ಪರಂಪರಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ ಹೆಚ್ಚು ದೀರ್ಘ ಕಾಲ ವಾಸಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

3D ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವುದು ಯಾವ ಮಾದರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದು?
ಇದು ವಿವಿಧ ಕೋಣಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಹಲವು సంఖ్యದ 2D ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು అవసರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯದ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಲು. ಕನಿಷ್ಠ ಹಲವಾರು ಸಾವಿರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ.

3D ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಖರವಾಗುತ್ತದೆಯಾ?
ನಿಖರತೆಯು ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯದ ದೃಷ್ಠಿಕೋಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಹೊಸ ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್‌ಗಳ ನೆರವಿನಿಂದ, ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ದೃಶ್ಯ ಅಥವಾ ಪರಿಸರಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಗರ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಯಾವುದೇ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗೋರಿದಮ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಾಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳಾದ 3D ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಯವೇನು?
ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟ್‌ನ ಅವದಾನವು ದೃಶ್ಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಪರಂಪರಿಕ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಇದು ವರ್ಷಾಂತರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಕೆಲವೇ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

2D ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ 3D ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಯಾವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಿರುವವು?
ಅನ್ವಯಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಾಣಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ, ನೈಜ ವೈಶಾಲ್ಯದಲ್ಲಿ, ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಗೆ ಮತ್ತು ಸಹಕುಟುಂಬ ಗಣನೀಯ ಶ್ರೇಷ್ಠ ನಮೂದನ್ನು ನೀಡುವುದು. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಯ 3D ಸಂಕಲನೆ ರೂಪಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದು ಮೂಡುತ್ತದೆ.

ಈ 3D ಪುನರ್ ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ತನಕ ಪರಿಣತಿಗಳು ಅಗತ್ಯವೇಕೇ?
ಕೆಲವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬೀಚ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರರ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಳು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೌಕರ್ಯವೆಂದಂತೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞರಿಲ್ಲದ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಗುಣಾನ್ವಯ ದಾರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು.