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  • 机器学习作为人工智能领域的核心组成,是计算机程序学习数据经验以优化自身算法,并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。...
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  • 移动扫描的优势在扫描领域是众所周知的。与传统的架站仪(TLS)相比,移动扫描设备可以更好地涵盖扫描范围以及加速工作流程,这也意味着可以减少服务供应商在现场的工作时间,并降低扫描成本。 但对于经验丰富的 3D 扫描“老司机...
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  • 在全球机器人产业加速发展的背景下,《机器人商业评论》推出了RBR50创新奖评选,旨在从全球范围内的机器人企业中,遴选出最具创造力、影响力,且能够推动机器人技术发展的创新技术和企业,并将他们推广到行业中。...
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  • 目标检测已经有了长足的发展,总体来说根据阶段个数,可以划分为Two-stage(Faster RCNN)、one-stage(SSD) 或者E2E(DETR)。根据是否基于anchor先验,可以划分为anchor-bas...
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  • 新一代人工智能技术的发展,离不的两大基础是:芯片、深度学习框架,随着中国科研创新能力的提升,这两方面技术取得了大量的突破。 当然,这也是一种技术封锁的倒逼,去年出现的华为芯片供应链被全面封锁,和工科神器MATLAB被禁事...
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  • 前言 在学习生涯将要结束之际,博主将自己三年所学到的东西进行一个总结与归纳,一是对所学知识的一个回顾,二是整理成一个完整的资料,以防不时之需,三是供后来者少走弯路,继续前行! 一、LiDAR 基础与入门 1. 激光雷达定...
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  • 人工智能就业市场持续火热,越来越多的学子投身这一领域。然而,攻读计算机视觉和机器学习研究生需要哪些先决条件?你将学到哪些知识?攻读机器学习硕士是一种怎样的体验?英国萨里大学机器学习与计算机视觉专业硕士 Richmond ...
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  • 机器视觉技术是目前工业生产检测、医疗检测等领域为实现自动化、智能化而采取的应用。整个机器视觉系统分为图像采集与图像处理两大板块,采用模拟工业相机的图像采集系统中,图像采集卡就是连接这两大板块的重要组件。 由于机器视觉系统...
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  • 这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿,但是,机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以,我们先需要对相机的位姿进行标定。...
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  • 要开始检测图像中最亮的区域,我们首先需要从磁盘加载我们的图像,然后将其转换为灰度图并进行平滑滤波,以减少高频噪声:...
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  • 随着机器学习、深度学习的发展,语音、图像、自然语言处理逐渐取得了很大的突破,然而语音、图像、文本都是很简单的序列或者网格数据,是很结构化的数据,深度学习很善于处理该种类型的数据(图1)。...
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  • 与同类研究相比优缺点:提供了两个实验数据集,一个基于公开数据集,一个自制数据集,使模型训练更具泛化性。但是对图像的分割并没有针对性,图像背景比较平衡,未考虑不平衡背景下的图像分类。...
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  • 摄像机数学模型采用小孔成像的原理,在笛卡儿空间中建立景物点与成像点之间的映射关系。令点P=(Xw,Yw,Zw)为像素p(u,v)投射在世界坐标系中的点,(u,v,1)是点p在像素坐标系中的齐次坐标;(Xw,Yw,Zw,1...
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  • 这种算法最常用的技术是最小二乘法(Least of squares)。这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离(绿线)的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来...
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  • 正如斯坦福大学公开课CS231所言,计算机视觉任务大多是基于卷积神经网络完成。比如图像分类、定位和检测等。那么,对于计算机视觉而言,有哪些任务是占据主要地位并对世界有所影响的呢?...
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