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傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法對比

來源：智東西      編輯：創(chuàng)澤      時間：2020/6/1      主題：其他   [加盟]

方法

分類

算法邏輯

優(yōu)點

缺點

適用場合

SIFT

實例檢測

提取平移、縮放、旋轉(zhuǎn)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（無速度要求）、 圖像拼接、圖像恢復(fù)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

過于依蛭方向的缺 準(zhǔn)確度

物體識別、3D重構(gòu)

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(biāo)，級聯(lián)減少計算量

第一種能夠?qū)崟r檢 測的人臉檢測算法

準(zhǔn)確率f,魯棒性不足

AI璀涵唇欄

  



基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法的人體姿態(tài)估計，技術(shù)細節(jié)都講清楚了

人體姿態(tài)估計便是計算機視覺領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點問題，其主要任務(wù)是讓機器自動地檢測場景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

讓大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練線性加速、性能無損，基于BMUF的Adam優(yōu)化器并行化實踐

Adam 算法便以其卓越的性能風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該算法通常與同步隨機梯度技術(shù)相結(jié)合，采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺機器上執(zhí)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(shù)字音樂和聲音為研究對象，是聲學(xué)、心理學(xué)、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學(xué)及各行業(yè)領(lǐng)域知識相結(jié)合的重要交叉學(xué)科，具有重要的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開發(fā)價值

【深度】未來5-10年計算機視覺發(fā)展趨勢為何？

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華南理工大學(xué)羅晶博士和楊辰光教授團隊發(fā)文提出遙操作機器人交互感知與學(xué)習(xí)算法

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卡扣式裝配廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品類型的制造中，卡扣裝配是結(jié)構(gòu)性的鎖定機制，通過一個機器學(xué)習(xí)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。

基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和負反饋的深度召回模型

基于行為序列的深度學(xué)習(xí)推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實現(xiàn)既準(zhǔn)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(xué)習(xí)抓取衣服方法

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深度學(xué)習(xí)在術(shù)前手術(shù)規(guī)劃中的應(yīng)用

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