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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),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(jué)領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點(diǎn)問(wèn)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(wú)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(lè)人工智能、計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)及音樂(lè)科技

音樂(lè)科技、音樂(lè)人工智能與計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)以數(shù)字音樂(lè)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(lè)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(kāi)發(fā)價(jià)值

【深度】未來(lái)5-10年計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來(lái)研究方向以及視覺(jué)研究范式等多方面展開(kāi)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(guò)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(guò)程,從而將問(wèn)題簡(jiǎn)化

百度算法大牛35頁(yè)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(kāi)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(kāi)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(shū)

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(lái)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(lái)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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新聞資訊
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== 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

機(jī)器人底盤(pán)

機(jī)器人底盤(pán)

 

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