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傳統(tǒng)目標檢測算法對比

來源：智東西編輯：創(chuàng)澤時間：2020/6/1 主題：其他 [加盟]

方法	分類	算法邏輯	優(yōu)點	缺點	適用場合
SIFT	實例檢測	提取平移、縮放、旋轉(zhuǎn)不變的描述子用以匹配	檢測特征豐富，具有優(yōu)秀匹配效果	g 暈大，檢測就慢	圖像識別（無速度要求）、圖像拼接、圖像恢復(fù)等
PCA-SIFT	實例檢測	PCA降維減少運算	酗速度獲得改善	不完全仿射不變，檢測精度不G	驪點匹配
SURF	實例檢測	近似Hessian矩陣，積分圖減少降采樣	檢測速度快，精度較G，綜合性能好	過于依蛭方向的缺準確度	物體識別、3D重構(gòu)
ORB	實例檢測	Fast檢蹄征點,Brief 計橢征點描述子	檢測速度快，檢測精度良好	不具備尺度不變性	實時視頻處理
VJ	類別檢測	Haar+AdaBoost 檢測目標，J聯(lián)減少計算量	種能夠?qū)崟r檢測的人臉檢測算法	準確率f,魯棒性不足	AI璀涵唇欄

人體姿態(tài)估計便是計算機視覺領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點問題，其主要任務(wù)是讓機器自動地檢測場景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

Adam 算法便以其卓越的性能風靡深度學習領(lǐng)域，該算法通常與同步隨機梯度技術(shù)相結(jié)合，采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺機器上執(zhí)行

音樂科技、音樂人工智能與計算機聽覺以數(shù)字音樂和聲音為研究對象，是聲學、心理學、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學及各行業(yè)領(lǐng)域知識相結(jié)合的重要交叉學科，具有重要的學術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開發(fā)價值

專家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國鋒)從計算機視覺發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來研究方向以及視覺研究范式等多方面展開了深入的探討

羅晶博士和楊辰光教授團隊提出，遙操作機器人系統(tǒng)可以自然地與外界環(huán)境進行交互、編碼人機協(xié)作任務(wù)和生成任務(wù)模型，從而提升系統(tǒng)的類人化操作行為和智能化程度

卡扣式裝配廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品類型的制造中，卡扣裝配是結(jié)構(gòu)性的鎖定機制，通過一個機器學習框架將人類識別成功快速裝配的能力遷移到自主機器人裝配上。

基于行為序列的深度學習推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實現(xiàn)既準又快的召回性能，如何利用這些豐富的反饋信息改進召回模型的性能

機器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機器人末端執(zhí)行器上，忽略機器人識別衣服抓取點并進行抓取的過程，從而將問題簡化

百度AI開發(fā)平臺高級研發(fā)工程師餅干老師，為大家系統(tǒng)講解企業(yè)在AI模型開發(fā)中的難點，以及針對這些難點，百度EasyDL專業(yè)版又是如何解決的

SmartFog可以輕松地將人工智能分析微服務(wù)部署到云、霧和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上，其架構(gòu)支持與現(xiàn)有系統(tǒng)的靈活集成，提供了大量的實現(xiàn)方案,要用下一代人工智能算法來彌補現(xiàn)有解決方案的不足。

深度學習對推動術(shù)前手術(shù)規(guī)劃尤其重要，手術(shù)規(guī)劃中要根據(jù)現(xiàn)有的醫(yī)療記錄來計劃手術(shù)程序，而成像對于手術(shù)的成功至關(guān)重要

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