本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/25 20:38:46
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22.1 事件相機(jī)原理
22.1.1 動態(tài)視覺傳感器(DVS)工作機(jī)制
22.1.2 事件表示:時間表面與體素網(wǎng)格
22.1.4 主流傳感器:DAVIS, CeleX, Prophesee
22.2 事件數(shù)據(jù)處理算法
22.2.1 事件去噪與重建
22.2.2 光流估計(jì)與特征跟蹤
22.2.3 基…
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第20章 基礎(chǔ)模型(Foundation Models)與視覺大模型
20.1 視覺基礎(chǔ)模型概念
20.1.1 從專用模型到通用視覺模型
20.1.2 上下文學(xué)習(xí)與提示適應(yīng)(Prompt Tuning)
20.1.3 模型規(guī)模與涌現(xiàn)能力
20.1.4 2024年視覺基礎(chǔ)模型:SAM, DINOv2, EVA-02
20.2 Segment Anything M…
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第21章 具身智能與機(jī)器人視覺
21.1 機(jī)器人感知基礎(chǔ)
21.1.1 機(jī)器人視覺傳感器:RGB-D, 事件相機(jī), LiDAR
21.1.2 手眼標(biāo)定與相機(jī)外參估計(jì)
21.1.3 視覺伺服(Visual Servoing)基礎(chǔ)
21.1.4 同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)概述
21.2 視覺-語言-動作(VLA)模型
21.2.1 從…
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第19章 視覺-語言模型與多模態(tài)學(xué)習(xí)
19.1 視覺-語言預(yù)訓(xùn)練
19.1.1 對比學(xué)習(xí)范式:CLIP, ALIGN
19.1.2 圖像-文本匹配與掩碼語言建模:UNITER, OSCAR
19.1.3 編碼器-解碼器架構(gòu):BLIP, BLIP-2
19.1.4 2024年進(jìn)展:SigLIP, CLIPPO
19.2 多模態(tài)大語言模型(MLLM)
19.…
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第18章 人體姿態(tài)估計(jì)與動作捕捉
18.1 2D姿態(tài)估計(jì)
18.1.1 熱圖回歸與坐標(biāo)回歸方法
18.1.2 堆疊沙漏網(wǎng)絡(luò)(Stacked Hourglass)
18.1.3 高分辨率網(wǎng)絡(luò)(HRNet)與多尺度融合
18.1.4 自底向上方法:OpenPose, PifPaf, DEKR
18.2 3D姿態(tài)估計(jì)與重建
18.2.1 單目3D姿態(tài)估…
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