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      傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)比

      來源:智東西      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/1      主題:其他   [加盟]

      方法

      分類

      算法邏輯

      優(yōu)點(diǎn)

      缺點(diǎn)

      適用場(chǎng)合

      SIFT

      實(shí)例檢測(cè)

      提取平移、縮放、旋轉(zhuǎn)不 變的描述子用以匹配

      檢測(cè)特征豐富,具有 優(yōu)秀匹配效果

      g 暈大,檢測(cè)就慢

      圖像識(shí)別(無速度要求)、 圖像拼接、圖像恢復(fù)等

      PCA-SIFT

      實(shí)例檢測(cè)

      PCA降維減少運(yùn)算

      酗速度獲得改善

      不完全仿射不變,檢測(cè) 精度不G

      驪點(diǎn)匹配

      SURF

      實(shí)例檢測(cè)

      近似Hessian矩陣,積分 圖減少降采樣

      檢測(cè)速度快,精度 較G,綜合性能好

      過于依蛭方向的缺 準(zhǔn)確度

      物體識(shí)別、3D重構(gòu)

      ORB

      實(shí)例檢測(cè)

      Fast檢蹄征點(diǎn),Brief 計(jì)橢征點(diǎn)描述子

      檢測(cè)速度快,檢測(cè) 精度良好

      不具備尺度不變性

      實(shí)時(shí)視頻處理

      VJ

      類別檢測(cè)

      Haar+AdaBoost 檢測(cè)目 標(biāo),J聯(lián)減少計(jì)算量

      種能夠?qū)崟r(shí)檢 測(cè)的人臉檢測(cè)算法

      準(zhǔn)確率f,魯棒性不足

      AI璀涵唇欄

        



      基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法的人體姿態(tài)估計(jì),技術(shù)細(xì)節(jié)都講清楚了

      人體姿態(tài)估計(jì)便是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點(diǎn)問題,其主要任務(wù)是讓機(jī)器自動(dòng)地檢測(cè)場(chǎng)景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

      讓大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練線性加速、性能無損,基于BMUF的Adam優(yōu)化器并行化實(shí)踐

      Adam 算法便以其卓越的性能風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,該算法通常與同步隨機(jī)梯度技術(shù)相結(jié)合,采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行

      音樂人工智能、計(jì)算機(jī)聽覺及音樂科技

      音樂科技、音樂人工智能與計(jì)算機(jī)聽覺以數(shù)字音樂和聲音為研究對(duì)象,是聲學(xué)、心理學(xué)、信號(hào)處理、人工智能、多媒體、音樂學(xué)及各行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合的重要交叉學(xué)科,具有重要的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開發(fā)價(jià)值

      【深度】未來5-10年計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展趨勢(shì)為何?

      專家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國(guó)鋒)從計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來研究方向以及視覺研究范式等多方面展開了深入的探討

      華南理工大學(xué)羅晶博士和楊辰光教授團(tuán)隊(duì)發(fā)文提出遙操作機(jī)器人交互感知與學(xué)習(xí)算法

      羅晶博士和楊辰光教授團(tuán)隊(duì)提出,遙操作機(jī)器人系統(tǒng)可以自然地與外界環(huán)境進(jìn)行交互、編碼人機(jī)協(xié)作任務(wù)和生成任務(wù)模型,從而提升系統(tǒng)的類人化操作行為和智能化程度

      實(shí)時(shí)識(shí)別卡扣成功裝配的機(jī)器學(xué)習(xí)框架

      卡扣式裝配廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品類型的制造中,卡扣裝配是結(jié)構(gòu)性的鎖定機(jī)制,通過一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架將人類識(shí)別成功快速裝配的能力遷移到自主機(jī)器人裝配上。

      基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和負(fù)反饋的深度召回模型

      基于行為序列的深度學(xué)習(xí)推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)又快的召回性能,如何利用這些豐富的反饋信息改進(jìn)召回模型的性能

      張帆博士與Yiannis Demiris教授團(tuán)隊(duì)提出高效的機(jī)器人學(xué)習(xí)抓取衣服方法

      機(jī)器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機(jī)器人末端執(zhí)行器上,忽略機(jī)器人識(shí)別衣服抓取點(diǎn)并進(jìn)行抓取的過程,從而將問題簡(jiǎn)化

      百度算法大牛35頁P(yáng)PT講解基于EasyDL訓(xùn)練并部署企業(yè)級(jí)高精度AI模型

      百度AI開發(fā)平臺(tái)高級(jí)研發(fā)工程師餅干老師,為大家系統(tǒng)講解企業(yè)在AI模型開發(fā)中的難點(diǎn),以及針對(duì)這些難點(diǎn),百度EasyDL專業(yè)版又是如何解決的

      Technica公司發(fā)布智能霧計(jì)算平臺(tái)技術(shù)白皮書

      SmartFog可以輕松地將人工智能分析微服務(wù)部署到云、霧和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上,其架構(gòu)支持與現(xiàn)有系統(tǒng)的靈活集成,提供了大量的實(shí)現(xiàn)方案,要用下一代人工智能算法來彌補(bǔ)現(xiàn)有解決方案的不足。

      深度學(xué)習(xí)在術(shù)前手術(shù)規(guī)劃中的應(yīng)用

      深度學(xué)習(xí)對(duì)推動(dòng)術(shù)前手術(shù)規(guī)劃尤其重要,手術(shù)規(guī)劃中要根據(jù)現(xiàn)有的醫(yī)療記錄來計(jì)劃手術(shù)程序,而成像對(duì)于手術(shù)的成功至關(guān)重要
       
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      迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

      服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

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