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...
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...
做模板有两种办法，一是选择模板图像，然后点击【创建模板】按钮。二是选择源图像，然后勾选【显示ROI】...
GitHub:https://github.com/haoel/leetcode Python & Java 项目作者 QiYuan Gong 是东南大学的博士生,现为英特尔公司的深度学习工程师,由于受到左耳朵耗子 C++ 题解库的启发,在 GitHub 上创建了这个以Python与Java为主的题解库。 现在身边不少搞算法的朋友,都以 Python 作为首选的编程语言,相信这个库你们一定会...
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...
一枚非计科嘉心糖用C语言从深度学习底层原理逐步实现多通道卷积神经网络捏～点点关注捏～乃琳:https://space.bilibili.com/672342685珈乐:https://space.bilibili.com/351609538嘉然:https://space.bilibili.com/672328094贝拉:https://space.bilibili.com/672353429向
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...
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 ...
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 ...
目前这方面开源做的好的有腾讯的ncnn，阿里的MNN等，在PC端、移动端均可以使用。当然了早期的caffe，...