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即将开源基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

原文链接：即将开源！基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别论文题目：Multi-modal Visual Place Recognition in Dynamics-Invariant Perception Space

2021-12-07

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最新综述 | 基于深度学习的SLAM方法：面向空间机器智能时代

机器学习强化学习监督学习无监督学习人工智能

A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping Towards the Age of Spatial Machine Intelligence

2020-09-11

2.3K0

基于双目深度估计的深度学习技术研究

图像处理深度学习机器学习神经网络人工智能

英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.02535

2020-09-10

2.3K0

基于图像语义的视觉同步定位和建图综述：面向应用的移动机器人自主导航解决方案

图像处理机器学习神经网络深度学习人工智能

论文名称: A survey of image semantics-based visual simultaneous localization and mapping Application-oriented solutions to autonomous navigation of mobile robots 作者: Linlin Xia, Jiashuo Cui, Ran Shen, Xun Xu, Yiping Gao and Xinying Li

2020-09-10

1.5K0

编程算法图像识别机器学习神经网络深度学习

图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把汽车圈起来，这就是目标检测问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。

2019-07-10

1.4K0

师兄带你轻松入门GitHub

开源 git github https 机器学习

小白：师兄，师兄，我最近总是听到Github，看起来好高大上那，可是不懂是做什么得那？

2019-05-29

4160

原来CNN是这样提取图像特征的。。。

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征。本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程，文章通过几个简单的例子，展示卷积层是如何工作的，以及概述了反向传播的过程，将让你对卷积神经网络CNN提取图像特征有一个透彻的理解。那么我们首先从最基本的数学计算——卷积操作开始。

2019-05-27

1.6K0

什么是多模态机器学习？

学习方法迁移学习机器学习神经网络深度学习

每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。

2019-05-27

5.1K0

实战 | 源码入门之Faster RCNN

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

从train.py中的主要函数可以看出，主要的步骤涉及训练数据和测试数据的预处理，网络模型的构建（Faster RCNN），然后就是迭代训练，这也是通用的神经网络搭建和训练的过程。在Faster Rcnn网络模型中主要包含Extractor、RPN和RoIhead三部分。网络中Extractor主要是利用CNN进行特征提取，网络采用的VGG16；RPN是候选区网络，为RoIHead模块提供可能存在目标的候选区域（rois）；RoIHead主要负责rois的分类和微调。整体的框架图如下图所示：

2019-05-27

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