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【3D 感測快速拓點】
電子技術的進步,讓機器視覺從工業生產線走到更多人的身邊,資料處理也從雲端、大型計算設備走到邊緣設備中,根據需求的不同,功耗和性能的平衡點也在不斷變化,這也給了製造商和設計人員更多地發揮空間,新技術的加入不僅能讓機器視覺離我們更近,提供更多服務,也促進了工業製造的智慧化演進。
機器人和自動導引車 (AGV) 正變得比以往任何時候都更加先進且能執行更多任務,而 3D 感測器技術領域的技術進步正是推動此一趨勢的關鍵。這些系統的一個關鍵零組件是紅外線光源;例如,結合 VCSEL 晶片的點陣投影模組,非常適合應用在機器人和自動導引車,透過主動立體視覺 (ASV) 進行環境感測。
延伸閱讀:
《機器視覺在邊緣發力向 3D 演進》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0913/48999.html
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同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅奮game王紫楓,也在其Youtube影片中提到,Power up with GCP machine learning...
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Google發展了一種產生圖像和影片遮罩的新方法,利用分層神經渲染,將影片中的物體和背景分開,產生稱為Omnimatte的遮罩,與典型分割模型不同之處在於,這個新方法所生成的Omnimatte不僅是物體本身,同時還能分離出和物體有關的其他細節,包括影子、部分透明的軟效果,甚至是輪胎摩擦地面所產生的煙霧,與傳統遮罩相同的地方是,Omnimatte為RGBA圖像,因此能夠用於廣泛的圖像和影片編輯工具
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將數獨題目拍照後,使用這個開源程式就會開始解題,這個程式使用 Python 開發,背後使用卷積神經網路( CNN )與迴歸神經網路 ( RNN )等類神經網路等技術
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投影片:http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351
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