提升3D计算机视觉与机器学习算法评估的有效性：定位模型的沉浸式调试
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内容提要
随着机器人技术、自动驾驶和空间计算的发展，计算机视觉和机器学习算法逐渐整合三维数据。调试3D模型需要深入理解算法在时空背景下的表现，但缺乏合适的可视化工具成为主要障碍。本文探讨了沉浸式分析方法在3D模型调试中的应用，通过与工程师访谈识别共性任务与挑战，并提出设计原则，最终提出了一种新型沉浸式分析系统，用于室内定位算法的调试，强调了整合2D和3D可视化的优势。
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关键要点
- 机器人技术、自动驾驶和空间计算的发展推动了计算机视觉和机器学习算法整合三维数据。
- 调试3D模型需要深入理解算法在时空背景下的表现，但缺乏合适的可视化工具是主要障碍。
- 本文探讨了沉浸式分析方法在3D模型调试中的应用，识别了工程师在开发空间算法时面临的共性任务与挑战。
- 提出了一套设计原则，以创建适合空间模型评估的工具。
- 提出了一种新型沉浸式分析系统，用于调试室内定位算法，利用Web技术和WebXR实现现实与虚拟之间的流畅过渡。
- 通过与六名CVML工程师的定性研究，观察他们在Apple Vision Pro上调试室内定位序列的分析工作流程。
- 强调了在模型评估工作流程中采用沉浸式分析的优势，特别是整合2D和3D可视化的作用。
- 反思实施中的权衡，并讨论研究结果对未来沉浸式3D CVML模型调试的普遍适用性。