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創(chuàng )澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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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，級聯(lián)減少計算量

D一種能夠實(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)習目標檢測模型優(yōu)缺點(diǎn)對比

深度學(xué)習模型：OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

如何更G效地壓縮時(shí)序數據？基于深度強化學(xué)習的探索

大型商用時(shí)序數據壓縮的特性，提出了一種新的算法，分享用深度強化學(xué)習進(jìn)行數據壓縮的研究探索

滴滴機器學(xué)習平臺調度系統的演進(jìn)與K8s二次開(kāi)發(fā)

滴滴機器學(xué)習場(chǎng)景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開(kāi)發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗，包括平臺穩定性、易用性、利用率、平臺 k8s 版本升級與二次開(kāi)發(fā)等內容

人工智能和機器學(xué)習之間的差異及其重要性

機器學(xué)習就是通過(guò)經(jīng)驗來(lái)尋找它學(xué)習的模式，而人工智能是利用經(jīng)驗來(lái)獲取知識和技能，并將這些知識應用于新的環(huán)境

面向動(dòng)態(tài)記憶和學(xué)習功能的神經(jīng)電晶體可塑性研究

神經(jīng)形態(tài)結構融合學(xué)習和記憶功能L域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面，同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現中也很重要

CVPOS自助收銀的挑戰以及商品識別算法工程落地方法和經(jīng)驗

針對結算收銀場(chǎng)景中商品識別的難點(diǎn)，從商品識別落地中的模型選擇、數據挑選與標注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面，進(jìn)行了深入講解

內容流量管理的關(guān)鍵技術(shù)：多任務(wù)保量?jì)?yōu)化算法實(shí)踐

通過(guò)分析其中的關(guān)鍵問(wèn)題，建立了新熱內容曝光敏感模型，并終給出一種曝光資源約束下的多目標優(yōu)化保量框架與算法

百變應用場(chǎng)景下，優(yōu)酷基于圖執行引擎的算法服務(wù)框架筑造之路

優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù)，算法應用場(chǎng)景眾多，需求靈活多變，需要一套通用業(yè)務(wù)框架，支持運行時(shí)的算法流程的裝配，提升算法服務(wù)場(chǎng)景搭建的效率

餓了么推薦算法的演進(jìn)及在線(xiàn)學(xué)習實(shí)踐

餓了么算法專(zhuān)家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景，包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標；然后是算法的演進(jìn)路線(xiàn)；后重點(diǎn)介紹在線(xiàn)學(xué)習是如何在餓了么推薦L域實(shí)踐的

拯救渣畫(huà)質(zhì)，馬賽克圖秒變G清，杜克大學(xué)提出AI新算法

杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無(wú)法識別的人臉圖像轉換成計算機生成的圖像，其細節比之前任何時(shí)候都更加精細、逼真

如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機器學(xué)習系統，遇到的問(wèn)題和解決方法

能快速將現有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地，并能利用GPU加速實(shí)現大規模計算，我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規模分布式機器學(xué)習系統，取名小諸葛

ICRA2020論文分享：基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評估

人類(lèi)可以通過(guò)視覺(jué)和觸覺(jué)融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過(guò)度形變，但這對于機器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰性的問(wèn)題
資料獲取
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