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圖像檢索入門、特征和案例

來源:智東西     編輯:創(chuàng)澤   時間:2020/5/29   主題:其他 [加盟]

圖像檢索是計算機視覺中基礎的應用,可分為文字搜圖和以圖搜圖。借助于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN強大的建模能力,圖像檢索的精度越發(fā)提高。


圖像檢索入門、特征和案例




《視覺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)開始,構(gòu)建某種基礎地圖的過程,標注階段:在SLAM結(jié)果基礎上進行人為標注,實現(xiàn)更精細的交通規(guī)則控制

SLAM與V-SLAM特征對比

基于激 光雷達的SLAM(激光SLAM)和基于視覺的SLAM(V-SLAM)。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應用廣泛,未來多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢,取長補短,更好地實現(xiàn)定位導航。

國內(nèi)外舵機參數(shù)性能價格比較

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

AI在COVID-19診斷成像中的應用

人工智能技術(shù)支持的圖像采集可以顯著幫助掃描過程實現(xiàn)自動化,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

不完美場景下的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法

騰訊優(yōu)圖實驗室高級研究員Louis在分享了自適應缺陷數(shù)據(jù),業(yè)務場景下的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法

深度學習的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說人話的能力

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

深度學習的可解釋性研究(二)——不如打開箱子看一看

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

深度學習的可解釋性研究(三)——是誰在撩動琴弦

神經(jīng)網(wǎng)絡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檢驗輸入屬性變量對模型的影響程度,樣本敏感性分析用來研究具體樣本對模型的重要程度

大阪大學胡正濤博士(萬偉偉老師團隊)為機器人開發(fā)通用工具解決復雜變種變量的操作任務

通過機械機構(gòu)實現(xiàn)機械手到工具的動力傳遞,無需外部控制及供能,對機器人的避障路徑規(guī)劃影響極小

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

用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺傳感器

應用于MIS的觸覺傳感器主要是基于電學或光學原理開發(fā)的,應該是小尺寸和圓柱形的,可在導管的管身或尖端集成

用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺傳感器(二)

MIS 和RMIS觸覺傳感器最常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺傳感器進一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器
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