作者: powers

Google发布MediaPipe,移动设备3D对象检测模型

仅通过在照片上训练模型,机器学习(ML)的最新技术就已经在许多计算机视觉任务中实现了卓越的准确性。基于这些成功和不断发展的3D对象理解,在增强现实,机器人技术,自主性和图像检索等广泛应用方面具有巨大潜力。例如,今年早些时候,Google发布了MediaPipe Objectron(一套针对移动设备设计的实时3D对象检测模型),它们在完全注释的真实3D数据集上进行了训练,可以预测对象的3D边界框。

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Makesense AI 工具为深度学习照片添加标签

makesense.ai是可免费使用的用于为照片加标签的在线工具。由于使用了浏览器,因此不需要任何复杂的安装-只需访问网站即可开始使用。您在哪个操作系统上运行也无关紧要-我们尽力做到真正的跨平台。它非常适合小型计算机视觉深度学习项目,这使得准备数据集的过程变得更加轻松快捷。可以以多种受支持的格式之一下载准备好的标签。

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opencv+python智能车道检测,助力无人驾驶

准确可靠的车道检测是车道保持(LK)、变道自动化(LCA)和车道偏离警告(LDW)功能的关键特性。车道检测的研究可以追溯到20世纪80年代。世纪之交后,LDW和LK已经商业化,有些车辆甚至有LCA。DARPA和早期ADAS产品发起的自动驾驶挑战进一步推动了车道检测系统的发展。

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