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j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑通用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更的响应度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
最后,说明了种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统放模块怎么做? 点云感知。放了 LiDAR 点云检测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地中的点投到坐标系里。然后建立的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视进行格化,格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取的信息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一;点云聚类,是用可信的格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行信息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。
1****9 2018-07-11
【强出击】第二期百度大脑体验师来袭
立即体验语音自训练平台:http://ai.baidu.com/tech/smartasr 新产品——语音合成离线SDK,满足无或弱环境下的APP、机器人、硬件设备播报需求,提供稳定的合成体验! 立即体验语音合成离线SDK:http://ai.baidu.com/tech/speech/tts 新产品——远场语音发套件(RK3308),端到端的软硬一体方案,支持远场唤醒、远场识别、语音合成能力,使语音发评估更简便、更高效。 立即查看详情:https://aim.baidu.com/product/b226a947-4660-4e27-83b4-877bf63b8627 3.【视觉方向】人脸与人体识别、车辆分析、像识别、像处理、OCR都有重磅升级! (1)人脸与人体识别 新能力——人脸融合,对两人脸进行融合处理,生成同时具备两人脸的外貌特征的人脸像。 立即体验人脸融合:http://ai.baidu.com/tech/face/merge 新升级——人像分割和手识别,人像分割模型IoU95%以上,手识别可以识别手部的21个关键点。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
高精度地会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精度地的发展方向,地测绘政策的白热化争斗以及互联企业在多方加入的“地混战”中如何把握自己的优条件(突出优在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN发者晶晶投稿,不代表百度方言论。
双****4 2018-07-10
词向量(
预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测词在词典上的概率分布,第二行表示概率最大的词对应的id,第行表示概率最大的词。
不****主 2018-07-09
高精地
高精地,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地不同,高精地主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地与传统地 当我们车时,打导航地通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通信号灯或限标志等,我们会根据地提供的信息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通信号灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地了,高精地是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助信息,最重要是包含道路的精确维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
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