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圖像檢索入門(mén)、特征和案例

來(lái)源:智東西     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2020/5/29   主題:其他 [加盟]

圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中基礎(chǔ)的應(yīng)用,可分為文字搜圖和以圖搜圖。借助于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN強(qiáng)大的建模能力,圖像檢索的精度越發(fā)提高。


圖像檢索入門(mén)、特征和案例




《視覺(jué)SLAM十四講》作者高翔:非結(jié)構(gòu)化道路激光SLAM中的挑戰(zhàn)

SLAM階段:解決從原始傳感器數(shù)據(jù)開(kāi)始,構(gòu)建某種基礎(chǔ)地圖的過(guò)程,標(biāo)注階段:在SLAM結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行人為標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的交通規(guī)則控制

SLAM與V-SLAM特征對(duì)比

基于激 光雷達(dá)的SLAM(激光SLAM)和基于視覺(jué)的SLAM(V-SLAM)。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應(yīng)用廣泛,未來(lái)多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢(shì),取長(zhǎng)補(bǔ)短,更好地實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航。

國(guó)內(nèi)外舵機(jī)參數(shù)性能價(jià)格比較

舵機(jī)是步態(tài)服務(wù)機(jī)器人的核心零部件和成本構(gòu)成,是包含電機(jī)、傳感器、控制器、減速器等單元的機(jī)電一體化元器件

AI在COVID-19診斷成像中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)支持的圖像采集可以顯著幫助掃描過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,還可以重塑工作流程,最大限度地減少與患者的接觸,為成像技術(shù)人員提供最佳保護(hù)

不完美場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究員Louis在分享了自適應(yīng)缺陷數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說(shuō)人話的能力

為決策樹(shù)模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹(shù)為代表的規(guī)則模型在可解釋性研究方面起到了非常關(guān)鍵的作用

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(二)——不如打開(kāi)箱子看一看

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身其實(shí)并不是一個(gè)黑箱,其黑箱性在于我們沒(méi)辦法用人類(lèi)可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(三)——是誰(shuí)在撩動(dòng)琴弦

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種,變量敏感性分析用來(lái)檢驗(yàn)輸入屬性變量對(duì)模型的影響程度,樣本敏感性分析用來(lái)研究具體樣本對(duì)模型的重要程度

大阪大學(xué)胡正濤博士(萬(wàn)偉偉老師團(tuán)隊(duì))為機(jī)器人開(kāi)發(fā)通用工具解決復(fù)雜變種變量的操作任務(wù)

通過(guò)機(jī)械機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)機(jī)械手到工具的動(dòng)力傳遞,無(wú)需外部控制及供能,對(duì)機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃影響極小

醫(yī)院候診區(qū)流感性疾病的非接觸式綜合檢測(cè)平臺(tái)

非接觸式檢測(cè)平臺(tái)FluSense由麥克風(fēng)陣列和熱成像攝像機(jī)組成,用于捕捉不同的候診室人群行為,包括咳嗽和語(yǔ)言活動(dòng)以及候診室病人數(shù)量

用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺(jué)傳感器

應(yīng)用于MIS的觸覺(jué)傳感器主要是基于電學(xué)或光學(xué)原理開(kāi)發(fā)的,應(yīng)該是小尺寸和圓柱形的,可在導(dǎo)管的管身或尖端集成

用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺(jué)傳感器(二)

MIS 和RMIS觸覺(jué)傳感器最常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺(jué)傳感器進(jìn)一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器
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