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比如一个机器人在房屋里移动，它在某个时刻 t 的位姿（pose）就是一个顶点，这个也是待优化的变量。而位姿之间的关系就构成了一个边，比如时刻 t 和时刻 t+1 之间的相对位姿变换矩阵就是边，边通常表示误差项。...
计算机视觉算法并非魔法。它们需要数据才能运作，输入数据的质量决定其性能。有多种不同方法和来源可供收集合适数据，这取决于你的目标。无论如何，拥有的输入数据越多，计算机视觉模型性能优秀的可能性越大。...
图神经网络将深度学习的预测能力应用于丰富的数据结构中，这些数据结构将物体及其对应关系描述为图中用线连成的点。...
成功应用了ReLU激活函数，虽然非AlexNet的原创，最早（2000年）在《自然》（Nature）中的一篇文章中就被提出来了，但真正能发挥神奇功效、并被世人所知的时间节点，还要当属它在AlexNet中的成功应用。...
视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。...
定义神经网络 Neural Networks，简称NN。针对机器学习算法需要领域专家进行特征工程，模型泛化性能差的问题，提出了NN可以从数据的原始特征学习特征表示，无需进行复杂的特征处理。...
目前计算机视觉（CV，computer vision）与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）并列为人工智能（AI，artificial intelligence）·机器学习（ML，machine learning...
在这个新版本中，AI 引擎相对约束提供了在 AI 引擎内控制内核相对布局的途径。这有利于用户从 AI 引擎阵列获得更高性能和更充分的利用率。可以将约束定义为自适应数据流程（ ADF ）图格式和 JavaScript 对象标记（ JSON ）格式。...
随着智能制造产业的升级和改造，智能手机作为人们生活的必需品，它的“智”不仅仅在于产品功能、性能方面的创新，更在于生产制造过程的智能化。...
我们的神经编码量在发送到MLP解码器时与像素颜色相结合。保留这种微调的设计仍然有效，但会导致重建总是依赖于三个输入。...
本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。这样可以加深知识和理解，提高机器学习算法和结果。...
深度学习等字眼近来会成为热门，原因之一确实是因为多了许多便利的链接库或框架，在一些简单的案例上，可让人无脑地做出分析、预测之类的动作。...
萌芽阶段：AI 框架并不完善，开发者不得不进行大量基础的工作，例如手写反向传播、搭建网络结构、自行设计优化器等。...
泛光灯不是聚光灯、投射灯、射灯。泛光灯制造出的是高度漫射的、无方向的光而非轮廓清晰的光束，因而产生的阴影柔和而透明，用于物体照明时，照明减弱的速度比用聚光灯照明时慢得多，甚至有些照明减弱非常慢的泛光灯，看上去像是一个不产生阴影的光源。...
在学习与训练神经网络的过程中，我们很容易发现，神经网络的训练有一定的规律。在我们的研究中，有两种现象很有趣，在研究和解释它们的过程中，我们发现它们同样是很有意义的。...
智能相机发展的另一个进步是集成无线技术以实现远程监控和控制目的。由于数据安全或可靠性问题，Wi-Fi 可能不够可靠或不够快，无法用于图像传输或实时监控。...
判断模型是否可以生成特定图像，这是一个比较难计算的问题，而且很多深度生成模型并没有提供有效方法来估计密度，其本身也不支持评估跨模态相似性。而蒙特卡洛这种基于抽样的方法又会使模型搜索过程变得非常缓慢。...
过去十年，人工智能研究主要集中在探索深度神经网络的潜力。我们近年来看到的进步至少可以部分归因于网络规模的不断扩大。从使用GPT-3 [1] 的文本生成到使用 Imagen [2] 的图像生成，研究人员付出了相当大的努力来创建更大、更复杂的架构，以实现越来越令人印象深刻的壮举。此外，现代神经网络的成功...
连续漫反射照明应用半球形的均匀照明，以减小影子及镜面反射。这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。这种光源可以达到170立体角范围的均匀照明。...
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