【编者按】但是，智能手机摄影的长期趋势当然是远离现实主义，而转向取得更引人注目的效果。这在计算摄影诞生之前是无法想象的。因此，我们可能会看到3D传感技术的应用趋向于超现实主义。
举例来说，移轴相机可以用来创造一些出奇漂亮的效果，比如缩小景深到一个极端的程度，这会使得风景看起来就像玩具模型，但效果还是出奇的好，有些手机应用程序也能做到类似的事情，但将3D传感器与人工智能技术结合起来的效果，将远远超出那些应用程序所能达到的效果，Photoshop中有实现移轴的技术，但是每次按下快门按钮，相机都会产生同样的效果，毫无疑问会让人更加心满意足。
光靠人工智能可行吗？
未来，在推进机器学习技术方面，会有另一个重要的阶段。我们有可能会放弃使用3D传感器，而仅仅使用卷积神经网络(CNN)来推断物体在空间中的坐标，这将节省在手机中安装传感器的费用。
然而，就像微软的研究人员和学术合作者在本周发表的一份报告中所讨论的那样，目前这种只使用软件的方法收效甚微。他们写道，只使用软件的方法被称为“绝对姿态回归”(absolute pose regression)，在经过训练后它并未能推而广之，这意味着无论卷积神经网络掌握了什么技术，在用新图像进行测试时，它都无法准确估量几何图形。
该报告的作者认为，他们的研究是对纯软件方法的“一项重要的合理性检查”。他们的结论是，“姿态回归方法要变得切实可行，还长路漫漫。”
这项工作将如何完成呢？不仅仅依靠研究人员。它将需要许许多多的智能手机用户的参与。有了带有3D传感器的新型手机，他们将能够拍摄出令人印象深刻的3D感应增强图像。当他们这样做的时候，他们的设备，或者云，将会跟踪现实世界的几何结构与二维图像之间的关系。
换句话说，它将利用所有的这些活动来持续进行学习，总有一天，只要有足够的3D图像，卷积神经网络或任何其它被使用的算法都能足够聪明地观察这个世界，即使没有3D传感器帮助提供深度感知能力，也能准确地知道这个世界是什么样的。
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