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傳統目標檢測算法對比

來源:智東西      編輯:創澤      時間:2020/6/1      主題:其他   [加盟]

方法

分類

算法邏輯

優點

缺點

適用場合

SIFT

實例檢測

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 優秀匹配效果

g 暈大,檢測就慢

圖像識別(無速度要求)、 圖像拚接、圖像恢複等

PCA-SIFT

實例檢測

PCA降維減少運算

酗速度獲得改善

不完全仿射不變,檢測 精度不高

驪點匹配

SURF

實例檢測

近似Hessian矩陣,積分 圖減少降采樣

檢測速度快,精度 較高,綜合性能好

過於依蛭方向的缺 準確度

物體識別、3D重構

ORB

實例檢測

Fast檢蹄征點,Brief 計橢征點描述子

檢測速度快,檢測 精度良好

不具備尺度不變性

實時視頻處理

VJ

類別檢測

Haar+AdaBoost 檢測目 標,級聯減少計算量

第一種能夠實時檢 測的人臉檢測算法

準確率f,魯棒性不足

AI璀涵唇欄

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基於深度學習和傳統算法的人體姿態估計,技術細節都講清楚了

人體姿態估計便是計算機視覺領域現有的熱點問題,其主要任務是讓機器自動地檢測場景中的人“在哪裏”和理解人在“幹什麼”

讓大規模深度學習訓練線性加速、性能無損,基於BMUF的Adam優化器並行化實踐

Adam 算法便以其卓越的性能風靡深度學習領域,該算法通常與同步隨機梯度技術相結合,采用數據並行的方式在多台機器上執行

音樂人工智能、計算機聽覺及音樂科技

音樂科技、音樂人工智能與計算機聽覺以數字音樂和聲音為研究對象,是聲學、心理學、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學及各行業領域知識相結合的重要交叉學科,具有重要的學術研究和產業開發價值

【深度】未來5-10年計算機視覺發展趨勢為何?

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卡扣式裝配廣泛應用於多種產品類型的製造中,卡扣裝配是結構性的鎖定機製,通過一個機器學習框架將人類識別成功快速裝配的能力遷移到自主機器人裝配上。

基於多任務學習和負反饋的深度召回模型

基於行為序列的深度學習推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實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習抓取衣服方法

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百度算法大牛35頁PPT講解基於EasyDL訓練並部署企業級高精度AI模型

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Technica公司發布智能霧計算平台技術白皮書

SmartFog可以輕鬆地將人工智能分析微服務部署到雲、霧和物聯網設備上,其架構支持與現有係統的靈活集成,提供了大量的實現方案,要用下一代人工智能算法來彌補現有解決方案的不足。

深度學習在術前手術規劃中的應用

深度學習對推動術前手術規劃尤其重要,手術規劃中要根據現有的醫療記錄來計劃手術程序,而成像對於手術的成功至關重要
 
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