# \#meta-reality-labs **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/meta-reality-labs/3628.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Meta, 증강현실 안경(AR Glass) '오리온/Orion' 공개 (판매 일정 미정 & 당분간 테스트 및 개선 진행 예정)](https://discuss.pytorch.kr/t/meta-ar-glass-orion/5257)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [9월 26, 2024, 1:07오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/meta-ar-glass-orion/5257 "2024-09-26T01:07:53Z")
AR Glass Orion 소개 Meta가 오늘 새벽부터 진행 중(9/25~26)인 Connect 2024 행사에서 AR Glass Orion을 공개했습니다. 이전에 Project Nazare라는 이름으로 알려졌던 Orion 프로젝트는 일반 소비자 판매는 아직 예정되지 않았으며, 당분간 Meta의 직원 및 일부 2nd Party들을 대상으로 사용하며 테스트 및 품질 개선을 진행할 예정이라고 합니다. 5년 전, Meta(당시는 Facebook)는 증강현실(AR, Augmented Reality) 안경을 개발 중이라고 발표했습니다. 이번에 공개한 Orion은 이러한 개발 과정의 결과물 중 하나로, 사람들이 정보에 쉽게 접근하면서도 물리적 세계에 몰입할 수 있는 새로운 방법이 될 것입니다. 오리온의 주요 특징은 다음과 같습니다: 스마트폰 화면의 한계를 넘어서 더 큰 홀로그램 디스플레이로 디지털 경험 제공 주변 세계를 인식하는 컨텍스트 AI 통합 실내외에서 가볍게 사용할 수 있는 안경형 디자인 이전에 출시된 Ray-Ban Meta 글래스는 AI로 강화된 디스플레이 없는 안경의 가능성을 열었고, 사람들은 손을 자유롭게 유지하면서도 디지털 세계에 접근할 수 있었습니다. 하지만 XR 업계는 항상 더 진보된 AR 안경을 꿈꿔왔습니다. 오리온은 큰 홀로그램 디스플레이와 개인화된 AI 도움을 제공하면서도 편안한 착용감을 자랑하는 AR 안경으로 이러한 꿈을 실현했습니다. 혁신적인 AR 디스플레이 및 소셜 증강현실 경험 오리온은 가벼운 스타일의 안경에 홀로그램 디스플레이를 구현한 기술의 정수입니다. 공간 경험을 미니어처화하면서도 큰 시야각을 제공하며, 다중 작업 창, 대형 엔터테인먼트 화면, 실물 크기 홀로그램을 가능하게 합니다. 이 모든 디지털 콘텐츠는 물리적 세계와 매끄럽게 통합됩니다. 무엇보다도 오리온은 다른 사람의 눈과 표정을 볼 수 있는 투명한 렌즈를 통해 소통이 가능합니다. 오리온은 Meta AI와 통합되어 물리적 세계를 인식하고 이를 바탕… --- ## [Sapiens: 🧑‍🤝‍🧑 인간 비전 모델을 위한 파운데이션 모델 (feat. Meta Reality Labs)](https://discuss.pytorch.kr/t/sapiens-feat-meta-reality-labs/5101)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 1\ **마지막 업데이트:** [8월 27, 2024, 1:37오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/sapiens-feat-meta-reality-labs/5101 "2024-08-27T13:37:49Z")
Sapiens 소개 최근 컴퓨터 비전 분야에서는 인간을 대상으로 한 포즈 추정, 신체 부위 분할, 깊이 및 표면 노멀 예측 등의 작업이 크게 주목받고 있습니다. 하지만, 이러한 작업을 정확하게 수행하는 것은 여전히 도전 과제입니다. 특히 실세계 데이터에서 라벨링된 데이터를 얻는 것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요됩니다. 이에 따라 Sapiens는 고해상도 이미지에서 네 가지 인간 중심의 비전 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 모델군을 제안합니다. 이 모델들은 대규모 인간 이미지 데이터셋으로 사전 학습된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정되어, 실세계에서의 강력한 일반화 성능을 보여줍니다. Sapiens 모델은 기존의 최첨단 기술보다 훨씬 더 우수한 성능을 자랑합니다. 예를 들어, 2D 포즈 추정에서 이전 최고 성능 모델을 7.6 mAP 차이로 능가하며, 신체 부위 분할에서는 17.1 mIoU, 깊이 추정에서는 22.4% RMSE, 표면 노멀 예측에서는 53.5%의 상대적 각도 오차를 줄였습니다. Sapiens 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다: 고해상도 지원: 1K 해상도의 고품질 이미지를 자연스럽게 처리할 수 있습니다. 대규모 사전 학습: 300억 개 이상의 인간 이미지를 사용해 사전 학습하여, 다양한 인간 중심 작업에 적합합니다. 간단한 모델 설계: 미세 조정만으로도 다양한 작업에 적응할 수 있어 사용이 간편합니다. 확장성: 모델의 성능은 파라미터 수에 따라 더욱 향상됩니다. Humans-300M 데이터셋 Sapiens 모델은 11억 개의 야생에서 수집된 인간 이미지를 포함한 대규모 데이터셋인 Humans-300M을 사용하여 사전 학습되었습니다. 이 데이터셋은 자연스러운 인간 이미지를 포함하며, 복잡한 환경에서의 일반화를 위한 중요한 요소로 작용합니다. :house: Sapiens 소개 글 :scroll: Sapiens 논문 :github: Sapiens GitHub 저장소 https://github.com/…