基于以上分析研究人员进而提出使用热力图

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samiul123
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基于以上分析研究人员进而提出使用热力图

Post by samiul123 »

在自动驾驶当中通过关键点检测可以识别人或者其他不可控障碍物的行为动作进而预测其下步动作及意图。在智能座舱系统中通过人脸关键点的检测可以识别出驾驶人员的情绪、精神状态等。 其次交通标志的关键点检测使得汽车能够感知交通环境下的各种标志信息。

例如在自动泊车中需要先检测出车位然后通过关键点检测把车位的角点识别出来。通过车位的角点坐标信息可以精确获取车位相对自车的位置信息然后通过控制模块实现对自车的控制实现自动泊车功能。因此车位的关键点检测对自动泊车来说是非常重要的信息。

因为关键点检测的算法在不同场景下差异较大而且方法众多这里主要介绍两个 拉脱维亚电话号码列表 基础检测方法包括坐标点方法以及热力图方法。坐标点方法主要是发源自人脸关键点检测用提取特征然后使用全连接层直接数值回归关键点的坐标。

经典网络包括 。 研究人员在研究人体关键点检测算法时发现照搬人脸关键点的暴力回归做法效果不太好主要是由于人体的姿态动作变化较多网络针对关键点的学习难度增大而人脸的关键点基本在个平面上,相对稳定内在规律比较简单网络学起来也相对容易。

基于以上分析研究人员进而提出使用热力图预测的方法类似分割中的预测的思想网络预测的结果也是张热力图通过对预测结果进行后处理提取关键点的坐标。经典网络包括 。生成式的浪潮中各大云业务品牌也在不断拿出自己的策略并努力给出更有价值的云服务。

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