[帮助文档] 使用图像度量学习算法进行模型训练
如果您的业务场景涉及度量学习,则可以通过图像度量学习训练(raw)组件构建度量学习模型,从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练(raw)组件的配置方法和使用示例。
领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)(下)
3D点云建模和分割设计用于处理3D道路点云的方法通常有两个阶段的流程[34,68] :将观察到的3D道路点云插值成显式的几何模型(通常是平面或二次表面) ;通过将其与插值几何模式进行比较来分割观察到的3D道路点云。下表总结了3D点云建模和分割中最具代表性的算法。以[34]为例,利用最小二乘拟合将二次...
领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)(上)
摘要计算机视觉算法在3D道路成像和路面坑洼检测中的应用已有二十多年的历史。尽管如此,目前还缺乏有关最先进(SoTA)的计算机视觉技术的系统调研文章,尤其是为解决这些问题而开发的深度学习模型。本文首先介绍了用于2D和3D道路数据采集的传感系统,包括摄像机、激光扫描仪和微软Kinect。随后,对 SoT...
史上最全 | BEV感知算法综述(基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务)
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】:一个专注自动驾驶与AI的社区(https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA)1摘要以视觉为中心的俯视图(BEV)感知最近受到了广泛的关注,因其可以自然地呈现自然场景且对融合更友好。随着深度学习的快速发展,许多新...
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