稀疏滤波错误如何解决

  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    Introduction 卷积神经网络CNN,虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物,但在近些年的机器视觉领域,它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络,将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛(相当于机器视觉界的奥林匹...

    文章 技术小能手 2018-01-26 4118浏览量

  • PCL滤波介绍(2)

    (1)使用statisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点   使用统计分析技术,从一个点云数据中集中移除测量噪声点(也就是离群点)比如:激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集,另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点,使效果不好,估计局部点云特征(例如采样点处法向量或曲率变化率)...

    文章 being_young123 2017-02-27 743浏览量

  • 深度学习在目标跟踪中的应用

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者徐霞清,中国科学院计算技术研究所VIPL组硕士生,导师常虹副研究员。研究方向为深度学习与计算机视觉(目标跟踪等)。 开始本文之前,我们首先看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧。在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1025浏览量

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  • 大牛讲堂|SLAM第一篇:基础知识

    雷锋网注:本文作者高翔博士。Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建技术。无论在室内、野外、空中还是水下,SLAM是机器人进入未知环境遇到的第一个问题。本期将给大家介绍SLAM的基础知识:传感器与视觉SLAM框架。 传感器与视觉SLAM框架 ...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1517浏览量

  • 【新智元干货】计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

    网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能,但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明,神经网络中的参数存在大量的冗余。因此,有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似 用低秩矩阵近似原有权重矩阵。例如,可以用SVD得...

    文章 技术小能手 2018-03-28 6151浏览量

  • 生物智能与AI——关乎创造、关乎理解(上)

    几百万年前,第一次人类智能的星火出现在非洲大陆,并且持续发展,最终在大约10万年前在智人的大脑中达到顶峰。作为现代人类,我们只能想象我们的古代祖先在窥视夜空时所经历的事情,以思考物理现实的本质,以及从内心窥视自己心理现实的本质。在过去的几百年里,我们的物种通过发现控制空间、时间、物质和能量的基本数...

    文章 【方向】 2018-12-14 961浏览量

  • 理论与实践中的CNN模型结构,如何引领深度学习热潮

    摘要: 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像,文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法,本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程,从一切的开始LeNet,到王者归来AlexNet,再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当...

    文章 nirvanalucky 2018-03-26 2615浏览量

  • 深度学习之四大经典CNN技术浅析 | 硬创公开课

    雷锋网按2月28日下午3点《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】为我们讲解了关于四大经典CNN网络AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet的基本原理。本次公开课内容主要节选自作者《TensorFlow实战》第6章关于这四大CNN网络实现...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 2305浏览量

  • 业内首发车道级导航背后——详解高精定位技术演进与场景应用

    导读10月30日,华为联合高德、千寻发布了业内首家面向手机用户的车道级导航应用。在这背后是高精度定位技术不断演进发展,最终走向成熟量产的过程。本文将结合高德地图在车道级导航及自动驾驶等领域的工作,分享我们对于高精度定位技术演进的思考,以及在高精定位实际落地应用中的一些实践。 一、高德定位技术概述...

    文章 高德技术小哥 2020-11-06 130浏览量

  • 手把手教你从零搭建深度学习项目(附链接)

    第一部分:启动一个深度学习项目 1. 应该选择什么样的项目? 很多人工智能项目其实并没有那么严肃,做起来还很有趣。2017 年初,我着手启动了一个为日本漫画上色的项目,并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决,但却很吸引人,尤其是对于我这种不会画画的人来说!在寻找项目...

    文章 技术小能手 2018-05-14 6121浏览量

  • PyTorch可视化理解卷积神经网络

            如今,机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99%级别的准确率。生活中,我们每天都会运用到这一点,比如,智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面取得优异性能可能是源于一种特定类型的神经...

    文章 【方向】 2019-01-20 2471浏览量

  • 深度解析:一文看懂CVPR 2017五大研究前沿

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参展CVPR,共计六篇文章被录取(详情见文末),由计算机视觉总监刘威博士带队到现场交流学习。 从研究领域和前沿思考出发,我们重点关注了五大领域的前沿研究,以下为重点论文评述。 一、低中层视觉问题Low-Level...

    文章 行者武松 2018-01-01 2306浏览量

  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    DeepMind到底是如何教AI玩游戏的?这篇在Medium上获得1700个赞的文章,把里面的原理讲清楚了。   谷歌的DeepMind是世界一流的AI研究团队,其研发的AlphaGo在2016年备受瞩目的人机大战中击败了韩国围棋冠军李世石(Lee Sedol),一战成名。AlphaGo背后的关键...

    文章 行者武松 2017-10-10 3577浏览量

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