


Penjelasan terperinci tentang kaedah anggaran kedalaman dan prinsip pengiraan dalam penglihatan komputer
Anggaran kedalaman penglihatan komputer menggunakan teknologi penglihatan komputer untuk menganggar maklumat jarak objek dalam imej, iaitu jarak objek dari kamera. Anggaran kedalaman mempunyai aplikasi yang luas dalam bidang seperti pemanduan autonomi, navigasi robot dan realiti maya. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah anggaran kedalaman dan proses pengiraan maklumat kedalaman.
1. Kaedah anggaran kedalaman penglihatan komputer
Kaedah anggaran kedalaman penglihatan komputer boleh dibahagikan kepada dua kategori: anggaran kedalaman visual bermata dan anggaran kedalaman visual binokular.
1. Anggaran kedalaman visual monokular
Anggaran kedalaman visual monokular adalah untuk menganggarkan kedalaman objek melalui imej. Kaedah utama ialah: kaedah paralaks, kaedah struktur, dan kaedah pembelajaran.
(1) Kaedah berasaskan geometri: Membuat kesimpulan jarak antara objek dan kamera dengan mengira maklumat geometri seperti saiz dan kedudukan objek dalam imej. Kaedah ini digunakan terutamanya untuk anggaran kedalaman dalam adegan statik.
(2) Kaedah berasaskan gerakan: Membuat kesimpulan jarak antara objek dan kamera melalui maklumat gerakan objek dalam jujukan imej. Kaedah ini digunakan terutamanya untuk anggaran kedalaman dalam adegan dinamik.
(3) Kaedah berasaskan pembelajaran mendalam: Anggaran kedalaman dicapai dengan menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mempelajari hubungan pemetaan antara imej dan kedalaman. Kaedah ini telah digunakan secara meluas dalam beberapa tahun kebelakangan ini.
2. Anggaran kedalaman penglihatan binokular
Anggaran kedalaman penglihatan binokular adalah untuk menganggar maklumat kedalaman objek melalui dua imej. Kaedah utama anggaran kedalaman penglihatan binokular adalah seperti berikut:
(1) Kaedah berasaskan paralaks: dengan mengira perbezaan kedudukan piksel titik yang sama dalam imej kiri dan kanan, jarak antara objek dan kamera adalah disimpulkan. Kaedah ini memerlukan pembetulan dan pemadanan imej, tetapi mempunyai ketepatan yang lebih tinggi.
(2) Kaedah berasaskan triangulasi: Membuat kesimpulan jarak objek dari kamera dengan mengira kedudukan kedua-dua kamera dan kedudukan objek dalam dua imej. Kaedah ini memerlukan penentukuran kamera yang tepat, tetapi boleh memperoleh hasil anggaran kedalaman yang lebih tepat.
(3) Kaedah berasaskan pembelajaran mendalam: Anggaran kedalaman dicapai dengan menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mempelajari hubungan padanan antara imej kiri dan kanan. Kaedah ini juga telah digunakan secara meluas dalam anggaran kedalaman penglihatan binokular.
2. Cara mengira maklumat kedalaman
Untuk anggaran kedalaman visual monokular, maklumat kedalaman sesuatu objek boleh dikira dengan formula berikut:
D=wrac{p}
Antaranya, D mewakili kedalaman objek, f mewakili jarak fokus kamera, w mewakili lebar sebenar objek dalam imej, dan p mewakili lebar piksel objek dalam imej.
Untuk anggaran kedalaman penglihatan binokular, maklumat kedalaman objek boleh dikira dengan formula berikut:
Z=frac{Btimes f}{d}
di mana kedalaman Z mewakili objek, dan B mewakili Panjang garis dasar kedua-dua kamera, f mewakili panjang fokus kamera, dan d mewakili saiz paralaks titik yang sama dalam imej kiri dan kanan.
Perlu diambil perhatian bahawa penentukuran kamera dan pembetulan imej diperlukan sebelum mengira maklumat kedalaman untuk mendapatkan parameter kamera yang tepat dan hubungan yang sepadan. Pada masa yang sama, ketepatan anggaran kedalaman juga dipengaruhi oleh pelbagai faktor, seperti kualiti imej, kerumitan pemandangan, parameter kamera, dsb.
Secara amnya, anggaran kedalaman penglihatan komputer ialah tugas yang kompleks yang memerlukan penggunaan menyeluruh pelbagai teknologi penglihatan komputer, seperti pengekstrakan ciri, pemadanan imej, pembelajaran mendalam, dsb. Kaedah anggaran kedalaman dan formula pengiraan yang berbeza sesuai untuk senario dan tugasan yang berbeza Kita perlu memilih kaedah yang sesuai untuk anggaran kedalaman mengikut situasi khusus untuk mendapatkan maklumat kedalaman yang tepat.
Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang kaedah anggaran kedalaman dan prinsip pengiraan dalam penglihatan komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
