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單目三維物體檢測是一個內(nèi)在不確定問題,因為從單一圖像中準確預測三維位置是具有挑戰(zhàn)性的?,F(xiàn)有的單目三維檢測知識蒸餾方法通常將激光雷達數(shù)據(jù)投影到圖像平面上,并相應(yīng)地訓練教師網(wǎng)絡(luò)。該方法采用了基于深度學習的技術(shù),能夠在不犧牲準確性的前提下提高檢測速度。
天風國際分析師郭明錤老師在最新研報中表示,傳聞中的 Apple AR 頭顯設(shè)備預估將會包括多個高度敏感的 3D 感應(yīng)模塊,以提供創(chuàng)新的手勢和物體檢測用戶界面。郭老師表示:“我們相信AR/MR頭戴裝置的結(jié)構(gòu)光除可偵測使用者眼前的手 (用戶或其他人的) 與對象的位置變化外,也可偵測手的動態(tài)細節(jié)變化 (如同iPhone的Face ID/結(jié)構(gòu)光可偵測用戶動態(tài)表情變化之Animoji)。 透過捕捉手的動態(tài)細節(jié),可以提供更直覺與生動的人機界面。 如:偵?
蘋果硬件未來可能會提供更快的5G速度,通過使用mmWave信號來判斷附近的物體是否阻擋了傳輸路徑,使其能夠切換到不同的天線配置。蘋果目前推出的iPhone12系列設(shè)備全線支持5G,承諾使用mmWave通信實現(xiàn)千兆級速度。然而,mmWave是5G中最不穩(wěn)定的元素,相對脆弱的信號在蜂窩通信中的工作距離相當短,同時也容易被物體阻擋。這范圍從用戶自己的手到玻璃,甚至在某些情況下可能是雨水。
近日,在國際頂級賽事PASCAL VOC 2012 挑戰(zhàn)賽通用物體檢測 Competition 4 任務(wù)中,第四范式分別采用多模型融合與單模型兩種方案,兩天內(nèi)兩次刷新該任務(wù)檢測成績,占據(jù)總排名前兩位。在該項目的 20 項細分物體檢測任務(wù)中,第四范式在其中 12 項取得最好成績。 第四范式本次采用的兩種競賽方案,其中排名第一位的方案引入多層次深度遷移學習技術(shù)的多模型融合方案提升了識別精準度、魯棒性;排名第二位的自適應(yīng)候選框提取方法的單模型
TensorFlow 的「物體檢測 API」有了一個新功能,它能根據(jù)目標對象的像素位置來確定該對象的像素。換句話來說,TensorFlow 的物體檢測從原來的圖像級別成功上升到了像素級別。使用 TensorFlow 的「物體檢測 API」圖片中的物體進行識別,最后的結(jié)果是圖片中一個個將不同物體框起來的方框。最近,這個「物體檢測 API」有了一個新功能,它能根據(jù)目標對象的像素位置確定該對象的像素,實現(xiàn)物體的像素分類。TensorFlow 的物體檢測 API 模