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傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法對比

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

方法	分類	算法邏輯	優(yōu)點(diǎn)	缺點(diǎn)	適用場合
SIFT	實(shí)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(shí)例檢測	PCA降維減少運(yùn)算	酗速度獲得改善	不完全仿射不變，檢測精度不高	驪點(diǎn)匹配
SURF	實(shí)例檢測	近似Hessian矩陣，積分圖減少降采樣	檢測速度快，精度較高，綜合性能好	過于依蛭方向的缺準(zhǔn)確度	物體識別、3D重構(gòu)
ORB	實(shí)例檢測	Fast檢蹄征點(diǎn),Brief 計(jì)橢征點(diǎn)描述子	檢測速度快，檢測精度良好	不具備尺度不變性	實(shí)時(shí)視頻處理
VJ	類別檢測	Haar+AdaBoost 檢測目標(biāo)，級聯(lián)減少計(jì)算量	第一種能夠?qū)崟r(shí)檢測的人臉檢測算法	準(zhǔn)確率f,魯棒性不足	AI璀涵唇欄

深度學(xué)習(xí)模型：OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD

大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性，提出了一種新的算法，分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索

滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)，包括平臺穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺 k8s 版本升級與二次開發(fā)等內(nèi)容

機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過經(jīng)驗(yàn)來尋找它學(xué)習(xí)的模式，而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來獲取知識和技能，并將這些知識應(yīng)用于新的環(huán)境

神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能領(lǐng)域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面，同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要

針對結(jié)算收銀場景中商品識別的難點(diǎn)，從商品識別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標(biāo)注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面，進(jìn)行了深入講解

通過分析其中的關(guān)鍵問題，建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型，并最終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法

優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù)，算法應(yīng)用場景眾多，需求靈活多變，需要一套通用業(yè)務(wù)框架，支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配，提升算法服務(wù)場景搭建的效率

餓了么算法專家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景，包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo)；然后是算法的演進(jìn)路線；最后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦領(lǐng)域?qū)嵺`的

杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像，其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真

能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地，并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算，我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，取名小諸葛

人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過度形變，但這對于機(jī)器人來說仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題

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