使用深度学习提取特征点的SLAM系统已经很多了,典型工作就是GCN-SLAM和SuperPoint-SLAM。感觉深度学习特征点相较传统ORB、SIFT这类特征点,主要优势在于重复性和鲁棒性,特征点的精度明显提升。缺点就是需要GPU,模型前向推理和NMS的计算本身也非常耗时。而且深度学习特征点的泛化性很差,也很难学习旋转不变性,在大旋转变化...
1.1.定义程序的目标 在我们编写程序之前就应该有清晰的思路,首先要清晰自己想要程序做什么,要进行哪些计算,你的程序需要报告什么信息。在这一个步骤之中,不涉及计算机语言。应该用一般术语来描述问题。 1.2.设计程序 我们在学习C语言之初,遇到的问题都很简单没有什么可选地。但是,随着要处理的情况越来越复杂,需要决策...
(e)比较前 4 种方式计算出来的均值的异同，并加以解释；通过之前知识的学习和代码的编写，可以发现以下...
2011 年硕士毕业于不列颠哥伦比亚大学,随后前往斯坦福大学 AI Lab(SAIL)读博,师从著名学者李飞飞,是全球最早将深度学习应用于计算机视觉研究的学者之一。 在求学期间,Andrej Karpathy 曾在谷歌和 DeepMind 实习,后来在 OpenAI 刚刚成立时加入并担任研究科学家。直到 2017 年 6 月,他被马斯克挖去,担任特斯拉人工智能...
1.之所以Python成为深度学习界的标准开发语言,是因为它有很多强大的库和平台,像NumPy、Pytorch、Keras等,写一个神经网络可能只需几十行代码,简单高效,其他语言无可匹及。业界正在研究基于Python语言的编译技术,这可能是未来重要的方向之一。 2. 深度学习与传统软件工程差别大,传统软件工程是建立的逻辑学层面的工程体系...
大多数深度学习库（如 Torch 和 Tensorflow）都是用 C++（以及其他互补语言）编写的，这就是它们速度快的原因。您访问这些库所用的 API 是 Python 语言，这不会导致任何重大的性能问题。从本质上讲，CPU 密集型的工作是用 C++ 完成的。对 GPU 的依赖是另一回事。Python 实际上拥有相当多的工具和库（甚至 GUI ...
他于2009 年本科毕业于多伦多大学,获得计算机科学和物理学学士学位。2011 年硕士毕业于不列颠哥伦比亚大学,随后前往斯坦福大学 AI Lab(SAIL)读博,师从著名学者李飞飞,是全球最早将深度学习应用于计算机视觉研究的学者之一。 在求学期间,Andrej Karpathy 曾在谷歌和 DeepMind 实习,后来在 OpenAI 刚刚成立时加入并担任研究...
简介:在深度学习和人工智能的快速发展中,神经网络一直是最为核心的技术。其中,Inception神经网络是一种具有重大影响的神经网络架构,以其高效、精准和强大的特征提取能力,在许多领域如图像识别、语音识别和自然语言处理等取得了显著成果。本文将重点介绍Inception神经网络和神经网络C的有关概念。
人工智能(AI)是一个快速发展的领域,涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。尽管Python因其简洁和丰富的库而在AI领域中占据主导地位,但C语言依然在某些特定场景下发挥着重要作用。本文将探讨C语言在人工智能领域的应用,并提供示例代码。 1. 性能敏感型应用 ...
【神经网络与深度学习】【C/C++】使用blas做矩阵乘法,使用blas做矩阵乘法#definemin(x,y)(((x)#include#include#include#include//extern"C"//{#include//}u...