11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
单目三维物体检测是一个内在不确定问题,因为从单一图像中准确预测三维位置是具有挑战性的。现有的单目三维检测知识蒸馏方法通常将激光雷达数据投影到图像平面上,并相应地训练教师网络。该方法采用了基于深度学习的技术,能够在不牺牲准确性的前提下提高检测速度。
天风国际分析师郭明錤老师在最新研报中表示,传闻中的 Apple AR 头显设备预估将会包括多个高度敏感的 3D 感应模块,以提供创新的手势和物体检测用户界面。郭老师表示:“我们相信AR/MR头戴装置的结构光除可侦测使用者眼前的手 (用户或其他人的) 与对象的位置变化外,也可侦测手的动态细节变化 (如同iPhone的Face ID/结构光可侦测用户动态表情变化之Animoji)。 透过捕捉手的动态细节,可以提供更直觉与生动的人机界面。 如:侦?
苹果硬件未来可能会提供更快的5G速度,通过使用mmWave信号来判断附近的物体是否阻挡了传输路径,使其能够切换到不同的天线配置。苹果目前推出的iPhone12系列设备全线支持5G,承诺使用mmWave通信实现千兆级速度。然而,mmWave是5G中最不稳定的元素,相对脆弱的信号在蜂窝通信中的工作距离相当短,同时也容易被物体阻挡。这范围从用户自己的手到玻璃,甚至在某些情况下可能是雨水。
近日,在国际顶级赛事PASCAL VOC 2012 挑战赛通用物体检测 Competition 4 任务中,第四范式分别采用多模型融合与单模型两种方案,两天内两次刷新该任务检测成绩,占据总排名前两位。在该项目的 20 项细分物体检测任务中,第四范式在其中 12 项取得最好成绩。 第四范式本次采用的两种竞赛方案,其中排名第一位的方案引入多层次深度迁移学习技术的多模型融合方案提升了识别精准度、鲁棒性;排名第二位的自适应候选框提取方法的单模型
TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能,它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说,TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别,最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。最近,这个「物体检测 API」有了一个新功能,它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素,实现物体的像素分类。TensorFlow 的物体检测 API 模