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      創(chuàng)澤機(jī)器人
      CHUANGZE ROBOT
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      傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)比

      來(lái)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(wú)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(guò)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),級(jí)聯(lián)減少計(jì)算量

      D一種能夠?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)目標(biāo)檢測(cè)模型優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

      深度學(xué)習(xí)模型:OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

      如何更G效地壓縮時(shí)序數(shù)據(jù)?基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索

      大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索

      滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn)與K8s二次開發(fā)

      滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn),包括平臺(tái)穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺(tái) k8s 版本升級(jí)與二次開發(fā)等內(nèi)容

      人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異及其重要性

      機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找它學(xué)習(xí)的模式,而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲取知識(shí)和技能,并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境

      面向動(dòng)態(tài)記憶和學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)電晶體可塑性研究

      神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能L域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面,同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要

      CVPOS自助收銀的挑戰(zhàn)以及商品識(shí)別算法工程落地方法和經(jīng)驗(yàn)

      針對(duì)結(jié)算收銀場(chǎng)景中商品識(shí)別的難點(diǎn),從商品識(shí)別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標(biāo)注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面,進(jìn)行了深入講解

      內(nèi)容流量管理的關(guān)鍵技術(shù):多任務(wù)保量?jī)?yōu)化算法實(shí)踐

      通過(guò)分析其中的關(guān)鍵問(wèn)題,建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型,并終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法

      百變應(yīng)用場(chǎng)景下,優(yōu)酷基于圖執(zhí)行引擎的算法服務(wù)框架筑造之路

      優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù),算法應(yīng)用場(chǎng)景眾多,需求靈活多變,需要一套通用業(yè)務(wù)框架,支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配,提升算法服務(wù)場(chǎng)景搭建的效率

      餓了么推薦算法的演進(jìn)及在線學(xué)習(xí)實(shí)踐

      餓了么算法專家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景,包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo);然后是算法的演進(jìn)路線;后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦L域?qū)嵺`的

      拯救渣畫質(zhì),馬賽克圖秒變G清,杜克大學(xué)提出AI新算法

      杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無(wú)法識(shí)別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像,其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真

      如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),遇到的問(wèn)題和解決方法

      能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算,我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),取名小諸葛

      ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評(píng)估

      人類可以通過(guò)視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過(guò)度形變,但這對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題
      資料獲取
      機(jī)器人開發(fā)
      == 資訊 ==
      ChatGPT:又一個(gè)“人形機(jī)器人”主題
      ChatGPT快速流行,重構(gòu) AI 商業(yè)
      中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)方面的政策
      中國(guó)機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)聚焦于中國(guó)東部沿海地區(qū)(
      從CHAT-GPT到生成式AI:人工智能
      工信部等十七部門印發(fā)《機(jī)器人+應(yīng)用行動(dòng)實(shí)
      人工智能企業(yè)市值/估值 TOP20
      創(chuàng)澤智能機(jī)器人集團(tuán)股份有限公司第十一期上
      諧波減速器和RV減速器比較
      機(jī)器人減速器:諧波減速器和RV減速器
      人形機(jī)器人技術(shù)難點(diǎn) G精尖技術(shù)的綜合
      機(jī)器人大規(guī)模商用面臨的痛點(diǎn)有四個(gè)方面
      青島市機(jī)器人產(chǎn)業(yè)概況:機(jī)器人企業(yè)多布局在
      六大機(jī)器人產(chǎn)業(yè)集群的特點(diǎn)
      機(jī)械臂-G度非線性強(qiáng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)
      == 機(jī)器人推薦 ==
      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...)

      智能消毒機(jī)器人

      智能消毒機(jī)器人

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