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谢赛宁：如何开发出像真实世界中人类一样灵活感知、思考和行动的AI Agent？

利用地图、地理空间和街景图像 API，V-IRL 将代理嵌入到地球上的真实城市中。 模拟了以下9种Agent在真实世界导航、地点推荐、城市规划、探索和互动等真实情况。...纽约市 RX-399 系统记录的部分内容 RX-399在香港的部分系统记录 Imani 为 RX-399 设置了跨越中央公园和感兴趣对象的路线，RX-399 遍历这些路线并记录所有检测到的实例。...从当地人那里获得路线描述后，Ling 开始了她的旅程。基于平台，Ling 可以使用开放世界识别和地图来调整姿势并识别街道上的视觉地标。...基于紧密相关的街景和 V-IRL 地图，Diego 会在其行程中的各个地点为您寻找潜在的风景点。使用 VQA 来评估每个捕获的视图，并将高度评价的位置附加到您的行程中。...V-IRL 地点：本地化 2D 对象提案与街道地点之间的匹配 V-IRL 地点：认可和 VQA V-IRL 放置 VQA 流程 地理多样性 引用： The rise and potential of

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在大型户外环境中基于路标的视觉语义SLAM

该地图可以在没有GPS信息的情况下进行地标级再定位。还提供了为每个地标建立拓扑可达关系的方法，这将更方便机器人实现地标级的自动导航。...C GPS融合 GPS融合将建筑物地标与点云在像素级进行关联生成语义点云，需要将Google地图中使用的建筑物地标WGS84坐标转换为与点云相同的坐标系。...但是，从google地图API获得的WGS84中的经纬度不适合直接转换。因此，我们首先将坐标转换为笛卡尔坐标，单位为米。...D 后处理 在实时处理之后，我们将对结果进行后置处理，以优化结果，得到更结构化的语义信息。在此过程中，将聚类方法应用到不同的语义标签中，得到对象级的语义地图。...在这种方法中，我们不关注地标定位的准确性，而是关注地标定位的隶属度分布。因为根据人类的认知习惯，地标位置的概念实际上是一个模糊的概念。这样机器人就可以确定路标在人类道路上的位置。

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    综述 | 基于特征的视觉同步定位和建图

    SLAM 是一个问题，即估计机器人车辆在以前未探索的环境中导航的位置，同时逐步构建它的地图。...在重新访问一个位置时，即关闭一个循环，相应的 3D 地标被匹配 (3D-3D)，从而产生一个校正的、无漂移的路径。...此外，机器人车辆可能会通过不受机器人控制的操作重新定位，在这种情况下，机器人的全局位置将被确定 [12]。...在 [88] 中，SLAM 和数据关联被视为紧密耦合的问题，并提出了一种新方法来同时估计机器人的位置并将其观察结果与地标相关联。后端方法用于联合解决目标检测和 SLAM 问题。...总体而言，建立了一个混合整数非线性问题来估计机器人的姿态、地标位置和给定机器人的相对姿态和观察值的数据关联。在存在同一对象类别的多个实例的情况下，最常见的数据关联方法是 [23] 中提出的距离阈值。

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    谷歌重磅：不用写代码也能建模调参，Cloud AutoML要实现全民玩AI

    一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoML Vision是一款提供自定义图像识别系统自动开发的服务。...如果选择通过Vision API使用既有的模型，则只能标示一些常见的物件，像是脸部、标志、地标等。...我们展示了，在预先训练好的模型之上，现代机器学习服务（如视觉，语音，NLP，翻译和对话流等API）能为业务应用带来的无与伦比的规模和速度。...我们先前使用Cloud AutoML Vision对常用公共数据集（如ImageNet和CIFAR）进行分类，取得了比通用机器学习API更优的结果。...以下是Cloud AutoML Vision的详细性能介绍： 更精准：Cloud AutoML Vision基于谷歌领先的图像识别方法，包括传输学习和神经架构搜索技术。

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    TensorFlow Lite，ML Kit 和 Flutter 移动深度学习：1~5

    背景虚化效果为主要拍摄对象周围的背景增添了模糊感，使其在美学上令人愉悦。 基于 AI 的算法有助于模拟识别对象的效果，并使剩余部分模糊，从而产生人像效果。...它减少了在移动设备上运行机器学习模型的繁重任务，从而减少了 API 调用，该 API 调用涵盖了常见的移动用例，例如面部检测，文本识别，条形码扫描，图像标记和地标识别。...基于云的 API 托管在 Google Cloud Platform 上，并使用机器学习技术来提供更高的准确率。...计算机视觉已在以下领域得到广泛应用： 在社交媒体平台上标记公认的人脸 从图像中提取文本 从图像中识别物体 自动驾驶汽车 基于医学图像的预测 反向图像搜索 地标检测 名人识别 通过 Cloud Vision...偏见模型的一个很好的例子可能是仅在小孩脸上训练的面部识别模型。 该模型可能完全无法识别成年人或老年人的面孔。 您可以在汗学院（Khan Academy）的以下课程中了解有关识别样本偏差的更多信息。

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    SLAM综述之Lidar SLAM

    SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。...在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。...实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的位姿都建周围环境的增量图，从而达到同时定位和地图构建的目的。...•CoreSLAm：这是一种在性能损失最小的情况下可以理解的算法[8]。 • Cartographer ：这是Google的SLAM系统[9]。它采用了子地图和闭环检测，以实现更好的产品级性能。...PointNet ++ [22]在PointNet的基础上学习随着上下文规模的增加而具有的层次结构特征。在基于PointNet ++的端到端3D对象检测网络。

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    SLAM综述-Lidar SLAM

    SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。...在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。...实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的位姿都建周围环境的增量图，从而达到同时定位和地图构建的目的。...•CoreSLAm：这是一种在性能损失最小的情况下可以理解的算法[8]。 • Cartographer ：这是Google的SLAM系统[9]。它采用了子地图和闭环检测，以实现更好的产品级性能。...PointNet ++ [22]在PointNet的基础上学习随着上下文规模的增加而具有的层次结构特征。在基于PointNet ++的端到端3D对象检测网络。

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    谷歌发布迄今最大注释图像数据集，190万图像目标检测挑战赛启动

    ，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。...所有的图像都有机器生成的图像级标签，这些标签是由类似于Google Cloud Vision API的计算机视觉模型自动生成的。这些自动生成的标签有一个很大的假正率。...原因是在机器生成的数据集中有少量的标签并没有出现在人工验证的集合中。可训练的类是那些在V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。基于这个定义，7186个类被认为是可训练的。...对于验证和测试集，针对所有可用的正图像级标签，我们提供了所有对象实例详尽的边界框注释。所有的边界框都是手工绘制的。我们有意地尝试在语义层次结构中尽可能详尽地标注注释框。...类定义（Class definitions） 类别由MIDs（机器生成的id）标识，可以在Freebase或Google知识图的API中找到。每个类的简短描述都可以在类中CSV中找到。

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    谷歌发布迄今最大注释图像数据集，190万图像目标检测挑战赛启动

    V4的训练集包含了600对象类的1460万个图像，其中共标记了174万个标记目标，这使得它成为现有的最大包含对象位置注释的数据集。...所有的图像都有机器生成的图像级标签，这些标签是由类似于Google Cloud Vision API的计算机视觉模型自动生成的。这些自动生成的标签有一个很大的假正率。...原因是在机器生成的数据集中有少量的标签并没有出现在人工验证的集合中。可训练的类是那些在V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。基于这个定义，7186个类被认为是可训练的。...对于验证和测试集，针对所有可用的正图像级标签，我们提供了所有对象实例详尽的边界框注释。所有的边界框都是手工绘制的。我们有意地尝试在语义层次结构中尽可能详尽地标注注释框。...类定义（Class definitions） 类别由MIDs（机器生成的id）标识，可以在Freebase或Google知识图的API中找到。每个类的简短描述都可以在类中CSV中找到。

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    谷歌发布迄今最大注释图像数据集，190万图像目标检测挑战赛启动

    V4的训练集包含了600对象类的1460万个图像，其中共标记了174万个标记目标，这使得它成为现有的最大包含对象位置注释的数据集。...所有的图像都有机器生成的图像级标签，这些标签是由类似于Google Cloud Vision API的计算机视觉模型自动生成的。这些自动生成的标签有一个很大的假正率。...原因是在机器生成的数据集中有少量的标签并没有出现在人工验证的集合中。可训练的类是那些在V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。基于这个定义，7186个类被认为是可训练的。 边界框 ?...对于验证和测试集，针对所有可用的正图像级标签，我们提供了所有对象实例详尽的边界框注释。所有的边界框都是手工绘制的。我们有意地尝试在语义层次结构中尽可能详尽地标注注释框。...类定义（Class definitions） 类别由MIDs（机器生成的id）标识，可以在Freebase或Google知识图的API中找到。每个类的简短描述都可以在类中CSV中找到。

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    论文简述 | 融合关键点和标记的基于图优化的可视化SLAM

    1 摘要 同步定位与建图在移动机器人自主导航中起着重要的作用.大多数视觉SLAM方法使用关键点进行跟踪,但由于光线条件不确定和视点频繁变化,其性能受到任务中不稳定地标的影响.对于低纹理环境中的视觉SLAM...[2] [3].图形优化算法需要建立一个姿态图,通过边缘化的方法将环境中的地标观测转化为机器人不同姿态之间的约束,从而可以估计机器人的姿态序列和环境中地标的位置序列,简化优化过程.姿态图中的顶点对应机器人的姿态和每个时刻地标的位置...,利用EKF估计机器人的姿态和人工地标的位置[8].SPMSLAM的提出为SLAM的解决方案提供了方形平面标记,显示出更鲁棒、精确和快速....在SPM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,该方法具有更高的准确率.然而这种方法本质上是基于关键点的.因此,可以在未来的工作中考虑对象级的SLAM,从而可以识别特定的对象,例如椅子或桌子,...并且通过将目标顶点添加到姿态图中来构造对象的成本函数.这种方法可以帮助进一步提高系统的定位精度,因为对象比关键点更稳定,并且不需要在环境中手动实现放置标记.

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    Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛，调参民工前景堪忧

    为实现这一目标，我们的 Google Cloud AI 团队一直在稳步前进，并取得良好的进展。...我们展示了现代机器学习服务（如计算机视觉，语音，自然语言处理，翻译和对话流等多种API）是如何建立在预先训练好的模型之上，并为实际业务和应用需求带来无与伦比的规模和运行速度。...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型...微软高级项目经理 Cornelia Carapcea 表示，在 Custom Vision 的帮助下，用户只需一个训练数据的样本（几十张图片）就可以创建自己的自定义视觉API模型，因为 Custom Vision...模型一旦创建完成，用户就可以通过托管在微软服务器上的 REST API 来访问它。Carapcea说，它可以用于识别食物和地标，甚至在零售环境中使用。 此外，生成的模型还能自动改进。

    1.4K60

    使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT（教程一）

    在本文中，我们将获取免费Google API密钥、安装必要依赖项以及编写代码来构建超越传统文本交互的智能聊天机器人的过程。...生成 Gemini API key 要访问 Gemini API 并开始使用其功能，我们可以通过在 Google 的 MakerSuite 注册来获取免费的 Google API 密钥。...聊天中使用图像 在使用仅文本输入的 Gemini 模型时，需要注意Gemini 还提供了一个名为 gemini-pro-vision 的模型。该特定模型可处理图像和文本输入，生成基于文本的输出。...) 输入图片： 输出内容： 图片内容识别并计算 在下面的代码中，我们要求Gemini Vision对图像中的对象进行计数，并以json格式提供响应。...视觉和多模态任务：使用 Gemini 的 gemini-pro-vision 模型，可以实现图像解释、基于图像生成故事以及对图像中的对象进行识别和计数等功能，展示了其在多模态处理上的强大能力。

    13910

    Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛，调参民工前景堪忧

    为实现这一目标，我们的 Google Cloud AI 团队一直在稳步前进，并取得良好的进展。...我们展示了现代机器学习服务（如计算机视觉，语音，自然语言处理，翻译和对话流等多种API）是如何建立在预先训练好的模型之上，并为实际业务和应用需求带来无与伦比的规模和运行速度。...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型...微软高级项目经理 Cornelia Carapcea 表示，在 Custom Vision 的帮助下，用户只需一个训练数据的样本（几十张图片）就可以创建自己的自定义视觉API模型，因为 Custom Vision...模型一旦创建完成，用户就可以通过托管在微软服务器上的 REST API 来访问它。Carapcea说，它可以用于识别食物和地标，甚至在零售环境中使用。 此外，生成的模型还能自动改进。

    1.2K40

    业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet

    选自Google Research 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，谷歌开源了 MobileNet，它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型，还能高效地在移动设备上运行。...虽然如今通过 Cloud Vision API 和联网设备提供了大量的计算机视觉应用，如目标识别、地标识别、商标和文本识别等，但我们相信随着移动设备的计算力日益增长，这些技术不论何时、何地、有没有联网都可以加载到用户的移动设备中...应用案例包括目标检测、细粒度分类、人脸属性和地标识别等。...而TF-slim 是用于定义、训练和评估复杂模型的 TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）轻量级高层 API。...它基于一种流线型架构，使用深度可分离卷积方法来构建轻量级深度神经网络。我们引入了两个简单的全局超参数，可以在延迟和准确性之间找到平衡点。这些超参数允许模型开发者针对应用面临的局限性选择正确尺寸的模型。

    1.1K60

    增强现实空间的设计与技术 | shadow交叉学科问答

    在进入正题之前，我们先了解下shadow的实验室，shadow是一位具有12年工作经验，做过设计师、程序员，创过业，也在大厂打过工，同时在高校授课、做研究的斜杆“老”青年。...回到本文正题，shadow提了几个关键方向，我整理了下分享给大家： 方向1 增强现实环境中的自动建议 这是Google申请的一个专利，希望通过了解人们所处的周围环境，将相关的虚拟对象放置在混合现实视图中...具体是使用IBM Watson Tone Analyzer API把与波士顿地理相关的instagram帖子，从每个帖子中提取情感分数。 ?...Occupancy-informed - Introducing a method or flexible behavioural mapping in architecture using machine vision...(Jørgensen, Tamke, and Poulsgaard 2020) 在室内布置摄像头作为采集设备，算法可以识别其中的人物位置和动作，进而自动建立社交关系图谱。

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    谷歌IO 2022|AR眼镜再出道、沉浸式导航功能来了

    沉浸式3D地图 在I/O 2022大会期间，谷歌宣布为Google地图推出沉浸式视图模式和Geospatial API，这两个新功能也被看作是谷歌试图打造世界级AR体验的证明。...正如视频所展示的那样，新的沉浸式视图巧妙地将来自Google地图、Google地球和街景的实时交通、天气与动画数字模型相结合，甚至可以看到鸟儿飞过建筑物、动画地标，以及波光粼粼的湖面。...而谷歌利用Google Maps的现有数据，创建了新的ARCore Geospatial API，以用于在特定位置创建AR锚点。...据谷歌称，ARCore平台的开发人员可以在超过87个国家和地区放置锚点，而无需前往该位置或扫描额外的物理空间。...谷歌翻译新增24种语言：其中包括一些美洲土著使用的语言，且超过3亿人使用这些语言。

    1.1K10

    找到最好的计算机视觉API

    如果同一照片中有多个主题，或者主题被设计或遮挡，API通常会对对象进行错误识别。 在上面的图像中，狗身上的服装可能阻止了API正确识别品种。...很多都被错误地标记为纸杯蛋糕或其他非松饼类型的烘焙食品。 通过不同的图像识别API运行大量的图像，并跟踪常见的重叠和发散的一次性信息可以帮助你系统地标记可能有噪声或错误标签的图像。...奇怪的边注:在ImageNet上搜索不同的松饼分类时，我遇到了一个意想不到的类别，叫做“松饼人”，ImageNet定义为“以前贩卖松饼的流动小贩”。但该类别实际上展示的是人们在展示松饼的图片。...亚马逊Rekognition 亚马逊的Rekognition不仅擅长识别主要对象，还能识别主要对象周围的许多对象。例如，识别图像中出现的一个人，鸟或一件家具。...Amazon — $0.001 Microsoft— $0.001 IBM Watson — $0.002 Google Cloud — $0.0015 Cloudsight — $0.02

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    Android多媒体-人脸识别

    相关背景 Google 于2006年8月收购Neven Vision 公司 （该公司拥有 10 多项应用于移动设备领域的图像识别的专利），以此获得了图像识别的技术，并不是常快应用到免费的 Picasa...相冊管理程序中，提供基于人脸识别的相片管理功能，另外还推出了一个新项目叫Goggle ，能从照片中识别世界各地的地标建筑，相同Google 也把人脸识别功能加入�到了Android 中。...只是因为个人隐私等相关因素，Google Goggles好像临时屏蔽了人脸识别功能 。 2....人脸的检測方法是用双眼来检測人脸的位置，也就是说无法检測到嘴、側脸等，双眼必须同一时候可见，而且眼镜会影响检測的效果。 实际上，FaceDetector检測到的并非人的全脸，而仅仅是双眼。...从该类能够获取到人眼的中心位置和双眼之间的详细。

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