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傳統目標檢測算法對比

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(lèi)

算法邏輯

優(yōu)點(diǎn)

缺點(diǎn)

適用場(chǎng)合

SIFT

實(shí)例檢測

提取平移、縮放、旋轉不 變的描述子用以匹配

檢測特征豐富,具有 優(yōu)秀匹配效果

g 暈大,檢測就慢

圖像識別(無(wú)速度要求)、 圖像拼接、圖像恢復等

PCA-SIFT

實(shí)例檢測

PCA降維減少運算

酗速度獲得改善

不完全仿射不變,檢測 精度不G

驪點(diǎn)匹配

SURF

實(shí)例檢測

近似Hessian矩陣,積分 圖減少降采樣

檢測速度快,精度 較G,綜合性能好

過(guò)于依蛭方向的缺 準確度

物體識別、3D重構

ORB

實(shí)例檢測

Fast檢蹄征點(diǎn),Brief 計橢征點(diǎn)描述子

檢測速度快,檢測 精度良好

不具備尺度不變性

實(shí)時(shí)視頻處理

VJ

類(lèi)別檢測

Haar+AdaBoost 檢測目 標,J聯(lián)減少計算量

種能夠實(shí)時(shí)檢 測的人臉檢測算法

準確率f,魯棒性不足

AI璀涵唇欄

  



基于深度學(xué)習和傳統算法的人體姿態(tài)估計,技術(shù)細節都講清楚了

人體姿態(tài)估計便是計算機視覺(jué)領(lǐng)域現有的熱點(diǎn)問(wèn)題,其主要任務(wù)是讓機器自動(dòng)地檢測場(chǎng)景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

讓大規模深度學(xué)習訓練線(xiàn)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)習領(lǐng)域,該算法通常與同步隨機梯度技術(shù)相結合,采用數據并行的方式在多臺機器上執行

音樂(lè )人工智能、計算機聽(tīng)覺(jué)及音樂(lè )科技

音樂(lè )科技、音樂(lè )人工智能與計算機聽(tīng)覺(jué)以數字音樂(lè )和聲音為研究對象,是聲學(xué)、心理學(xué)、信號處理、人工智能、多媒體、音樂(lè )學(xué)及各行業(yè)領(lǐng)域知識相結合的重要交叉學(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年計算機視覺(jué)發(fā)展趨勢為何?

專(zhuān)家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國鋒)從計算機視覺(jué)發(fā)展歷程、現有研究局限性、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隊發(fā)文提出遙操作機器人交互感知與學(xué)習算法

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

實(shí)時(shí)識別卡扣成功裝配的機器學(xué)習框架

卡扣式裝配廣泛應用于多種產(chǎn)品類(lèi)型的制造中,卡扣裝配是結構性的鎖定機制,通過(guò)一個(gè)機器學(xué)習框架將人類(lèi)識別成功快速裝配的能力遷移到自主機器人裝配上。

基于多任務(wù)學(xué)習和負反饋的深度召回模型

基于行為序列的深度學(xué)習推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實(shí)現既準又快的召回性能,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教授團隊提出高效的機器人學(xué)習抓取衣服方法

機器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機器人末端執行器上,忽略機器人識別衣服抓取點(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)PPT講解基于EasyDL訓練并部署企業(yè)級高精度AI模型

百度AI開(kāi)發(fā)平臺高級研發(fā)工程師餅干老師,為大家系統講解企業(yè)在A(yíng)I模型開(kāi)發(fā)中的難點(diǎn),以及針對這些難點(diǎn),百度EasyDL專(zhuān)業(yè)版又是如何解決的

Technica公司發(fā)布智能霧計算平臺技術(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)設備上,其架構支持與現有系統的靈活集成,提供了大量的實(shí)現方案,要用下一代人工智能算法來(lái)彌補現有解決方案的不足。

深度學(xué)習在術(shù)前手術(shù)規劃中的應用

深度學(xué)習對推動(dòng)術(shù)前手術(shù)規劃尤其重要,手術(shù)規劃中要根據現有的醫療記錄來(lái)計劃手術(shù)程序,而成像對于手術(shù)的成功至關(guān)重要
 
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