У нас вы можете посмотреть бесплатно Глубокая визуальная инерциальная одометрия с фильтром Калмана или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Изучите передовые возможности интеграции глубокого обучения в визуально-инерциальную одометрию в нашем обширном репозитории на GitHub. Этот проект посвящен разработке облегченной архитектуры сверточных нейронных сетей. В нем особое внимание уделяется использованию экспоненциальных карт и групп Ли для уточнения обучения нейронных сетей с использованием визуальных и инерциальных данных, что повышает точность навигации от кадра к кадру без использования традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN). Подробно изучите технические детали нашей системы и ее практическое применение в реальных сценариях автономной навигации. --------------------------------------------------------------------------------------------------- 📝Источники видео ➡️ Git Deep V-I-O: https://github.com/ElliotHYLee/Deep_V... ➡️ Git Deep VO: https://github.com/ChiWeiHsiao/DeepVO... ------------------------------------------------------------------- 🌏 Ищите меня здесь: 🔥Linkedin: / hongyun-elliot-lee 🔥Discord: / discord 🔥ubicoders: https://www.ubicoders.com/ 🔥Блог: https://www.ubicoders.com/blogs 🔥GitHub: https://github.com/ubicoders/ ----------------------------------------------------------------------------------- ⏲️Временные метки: 0:00 вступление 1:17 калибровка камеры — традиционный конвейер визуальной одометрии 2:13 сопоставление и извлечение признаков — традиционный конвейер визуальной одометрии 3:33 3D-облако точек — традиционный конвейер визуальной одометрии 5:00 вычисление поворота и перемещения камеры — традиционный конвейер визуальной одометрии 6:07 оптический поток 7:13 flownet — оптический поток CNN 8:08 оценка движения камеры с помощью глубокого обучения 10:12 дополнительные фоновые данные, необходимые для этого проекта 13:53 полуконтролируемое обучение с использованием расстояния Махаланобиса 19:05 демонстрация и результаты 25:00 есть ли лучший подход? 26:06 Требования к коду 29:58 Быстрый демонстрационный файл 33:14 Демонстрация построения графика только с результатами 40:26 Демонстрация обёртывания фильтра Калмана 43:10 Объяснение считывателей данных 45:16 Объяснение моделей #глубокоеобучение #свёрточныенейронныесети #компьютерноезрение