CREStereo立體匹配算法總結(jié)

立體匹配是計(jì)算機(jī)視覺的重要領(lǐng)域，通過給定一對經(jīng)過校正的圖像，計(jì)算對應(yīng)像素之間的位移，即視差。

2023-05-16 標(biāo)簽：編碼模型深度學(xué)習(xí) 2850 0

三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。

2023-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器深度學(xué)習(xí) 1747 0

目標(biāo)檢測一階段與二階段算法簡介

進(jìn)入深度學(xué)習(xí)時代以來，物體檢測發(fā)展主要集中在兩個方向：two stage 算法如 R-CNN 系列和 one stage 算法如 YOLO、SSD 等。...

2023-05-12 標(biāo)簽：算法目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí) 2.1萬 0

基于事件相機(jī)的vSLAM研究進(jìn)展

為了能讓基于事件相機(jī)的vSLAM在事件數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)和三維重建，研究者設(shè)計(jì)出了多種多樣針對事件相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、位姿估計(jì)和三維重建的解決方案。我們將主...

2023-05-12 標(biāo)簽：視覺傳感器SLAM深度學(xué)習(xí) 662 0

什么是智能感知技術(shù)？智能感知技術(shù)與人工智能的關(guān)系

智能感知技術(shù)是指將物理世界的信號通過攝像頭、麥克風(fēng)或者其他傳感器的硬件設(shè)備，借助語音識別、圖像識別等前沿技術(shù)，映射到數(shù)字世界，再將這些數(shù)字信息進(jìn)一步提升...

2023-05-12 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能感知 1.3萬 0

L3/L4級無人駕駛實(shí)現(xiàn)面臨哪些挑戰(zhàn)？

服務(wù)精度方面，B2b信號與其它信號相同，空間信號精度優(yōu)于0.5米；全球定位精度將優(yōu)于10米，測速精度優(yōu)于0.2米/秒，授時精度優(yōu)于20納秒；亞太地區(qū)定位...

2023-05-12 標(biāo)簽：無人駕駛深度學(xué)習(xí) 997 0

深度學(xué)習(xí)驅(qū)動下的相機(jī)標(biāo)定技術(shù)研究

相機(jī)模型描述了從三維世界坐標(biāo)中的點(diǎn)到其在二維圖像平面上投影的成像過程。其中，不同的相機(jī)和傳感器系統(tǒng)對應(yīng)不同類型的參數(shù)模型。

2023-05-12 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 467 0

一文了解Intel?Developer Cloud之DL Workbench深度學(xué)習(xí)工作臺

如果您對深度學(xué)習(xí)感興趣，DL Workbench 提供了更為直觀的學(xué)習(xí)平臺：帶您了解什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的，以及如何檢查它們的架構(gòu)。您可以...

2023-05-12 標(biāo)簽：英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)intel 1529 0

?綜述導(dǎo)讀：深度學(xué)習(xí)驅(qū)動下的相機(jī)標(biāo)定技術(shù)

相機(jī)模型描述了從三維世界坐標(biāo)中的點(diǎn)到其在二維圖像平面上投影的成像過程。其中，不同的相機(jī)和傳感器系統(tǒng)對應(yīng)不同類型的參數(shù)模型。在本綜述中，我們首先回顧了標(biāo)準(zhǔn)...

2023-05-11 標(biāo)簽：相機(jī)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1026 0

2023-05-11 標(biāo)簽：視覺系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)元宇宙 1006 0

時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測學(xué)習(xí)應(yīng)用解析

在第四節(jié)中，我們介紹了STGNN的基本神經(jīng)架構(gòu)，增強(qiáng)了對STGNN中時空學(xué)習(xí)泛化范式的理解。然而，近年來出現(xiàn)了許多前沿方法來改進(jìn)時空依賴關(guān)系的學(xué)習(xí)。

2023-05-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智慧城市深度學(xué)習(xí) 3871 0

Qdrant不只是高性能向量數(shù)據(jù)庫

在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，向量通常被用作表示數(shù)據(jù)的形式，其中每個向量的維度代表了不同的特征或?qū)傩浴＠?，在圖像分類任務(wù)中，一個圖像可以被表示為像素值組成的...

2023-05-11 標(biāo)簽：API數(shù)據(jù)庫機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4萬 0

基于事件相機(jī)的vSLAM研究進(jìn)展

vSLAM能夠通過視覺傳感器來獲取環(huán)境信息，以達(dá)到估計(jì)機(jī)器人位姿和周圍環(huán)境三維重建的目的。但是傳統(tǒng)的視覺傳感器受限于它的硬件而導(dǎo)致的低動態(tài)感光范圍和運(yùn)動...

2023-05-09 標(biāo)簽：視覺傳感器SLAM深度學(xué)習(xí) 1075 0

深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的昨天、今天和明天

人工智能似乎一直是一個遙遠(yuǎn)的科幻的概念，但事實(shí)上，當(dāng)今世界很多應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了“人工智能”的標(biāo)準(zhǔn)。除了前文提到的圍棋軟件，還有自動駕駛系統(tǒng)、智能管家，甚至...

2023-05-09 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 934 0

?計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理框架

PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開發(fā)的一種基于Lua編寫的Torch庫的Python實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫，也是目前使用范圍和體驗(yàn)感最好的一...

2023-05-08 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)pytorch 1474 0

使用OpenVINO工具套件洞察顧客心情

情緒分析的一種演變是檢測顧客在貨架前看到產(chǎn)品時的心情。這種類型的情緒分析不僅可以統(tǒng)計(jì)顧客對產(chǎn)品的看法，而且還可以支持直接互動—例如，如果顧客表現(xiàn)出對產(chǎn)品...

2023-05-08 標(biāo)簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 690 0

機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)在自動檢查領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能最終將改變游戲規(guī)則，幾乎在每個領(lǐng)域中都有無數(shù)的應(yīng)用程序?，F(xiàn)在，它正在進(jìn)入生產(chǎn)和制造領(lǐng)域，從而可以利用深度學(xué)習(xí)的力量，并在此過程中提供更快，更便宜...

2023-05-06 標(biāo)簽：機(jī)器視覺壓力容器深度學(xué)習(xí) 747 0