chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

新誕生的機(jī)器學(xué)習(xí)框架可以讓你更加直觀、輕松地拼完整個(gè)模型

電子工程師 ? 來源:OSC開源社區(qū) ? 作者:OSC開源社區(qū) ? 2022-08-08 16:17 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

喜歡樂高、熟悉樂高的朋友們應(yīng)該都是清楚,如今有些樂高產(chǎn)品完全是面向大人的,它們的復(fù)雜程度遠(yuǎn)高于面向兒童的產(chǎn)品。以樂高千年隼號(hào)(Millennium Falcon)和帝國殲星艦(Imperial Star Destroyer)這兩款產(chǎn)品為例,它們的積木顆粒分別為 7541 個(gè)和 4784 個(gè),不少人花費(fèi)了數(shù)月時(shí)間才最終拼完。據(jù)說拼過這兩款積木的用戶最后都 “病” 了,癥狀表現(xiàn)為看到積木就頭疼、手不由自主發(fā)抖、容易犯嘔。

不想被一個(gè)玩具難倒了?那么這個(gè)新誕生的機(jī)器學(xué)習(xí)框架可以讓你更加直觀、輕松地拼完整個(gè)模型。

a7af5a88-16c5-11ed-ba43-dac502259ad0.gif

Autodesk、斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究人員探討了將人類設(shè)計(jì)師創(chuàng)造的基于圖像的、分步驟的裝配手冊(cè)翻譯成機(jī)器可理解的指令的問題。研究人員將這個(gè)問題表述為一個(gè)連續(xù)的預(yù)測任務(wù):在每個(gè)步驟中,該模型都會(huì)讀取手冊(cè),定位要添加到當(dāng)前形狀中的部件,并推斷出它們?cè)谌S空間的位置。這項(xiàng)任務(wù)帶來的挑戰(zhàn)是在手冊(cè)圖像和真實(shí)的三維物體之間建立「二維到三維」的對(duì)應(yīng)關(guān)系,以及對(duì)未見過的三維物體進(jìn)行三維姿態(tài)預(yù)測,因?yàn)樵谝粋€(gè)步驟中要添加的新部件可能是全新的小積木,也可能是由以前的步驟拼成的物體(例如一個(gè)人物模型,說明書通常是讓用戶先拼完人物的四肢和頭部,然后再將四肢和頭部與人物主體互相拼接在一起形成整體;而不是像 3D 打印,一步步從頭到腳慢慢成型)。

為了解決這兩個(gè)挑戰(zhàn),研究人員提出了一個(gè)新的基于學(xué)習(xí)的框架,即 MEPNet(Manual-to-Executable-Plan Network),它從一連串的手冊(cè)圖像中重構(gòu)拼裝步驟。其關(guān)鍵思想是整合神經(jīng)的二維關(guān)鍵點(diǎn)檢測模塊和「二維到三維」投影算法,以實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測和對(duì)未見過的組件的強(qiáng)概括性。通過測試發(fā)現(xiàn),MEPNet 的表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有方法。

研究人員表示,現(xiàn)有的將說明書步驟解析為機(jī)器可理解的指令的方法主要包括兩種形式,一個(gè)是基于搜索的方法,該方法簡單而準(zhǔn)確,但計(jì)算成本高;另一個(gè)是基于學(xué)習(xí)的模型,速度快,但不善于處理未見過的 3D 形狀,而 MEPNet 結(jié)合了上述兩種方法。

除了可以用來拼樂高,在論文中研究人員還表示,他們的目標(biāo)是創(chuàng)造幫助人們組裝復(fù)雜物體的機(jī)器,他們的應(yīng)用范圍除了樂高的積木,還包括宜家的家具。因此利用這個(gè)框架,開發(fā)者有望開發(fā)出比普通家具說明更容易讓用戶理解的安裝手冊(cè)。

想測試 MEPNet 并且熟悉 Pytorch 的用戶可以在 Github 上找到項(xiàng)目的代碼 :https://github.com/Relento/lego_release

我十分懷疑,開發(fā)這個(gè)框架的研究員假借研究的名義偷偷玩樂高。

審核編輯 :李倩

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8528

    瀏覽量

    135861
  • 開源框架
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    33

    瀏覽量

    9578
  • pytorch
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    812

    瀏覽量

    14423

原文標(biāo)題:樂高、宜家說明書太難懂?Autodesk開源框架幫你解決

文章出處:【微信號(hào):OSC開源社區(qū),微信公眾號(hào):OSC開源社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    量子機(jī)器學(xué)習(xí)入門:三種數(shù)據(jù)編碼方法對(duì)比與應(yīng)用

    在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)編碼確實(shí)相對(duì)直觀:獨(dú)熱編碼處理類別變量,標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整數(shù)值范圍,然后直接輸入模型訓(xùn)練。整個(gè)過程更像是數(shù)據(jù)清洗,而非核心算法組
    的頭像 發(fā)表于 09-15 10:27 ?335次閱讀
    量子<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>入門:三種數(shù)據(jù)編碼方法對(duì)比與應(yīng)用

    超小型Neuton機(jī)器學(xué)習(xí)模型, 在任何系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)上解鎖邊緣人工智能應(yīng)用.

    Neuton 是一家邊緣AI 公司,致力于機(jī)器 學(xué)習(xí)模型更易于使用。它創(chuàng)建的模型比競爭對(duì)手的框架
    發(fā)表于 07-31 11:38

    邊緣計(jì)算中的機(jī)器學(xué)習(xí):基于 Linux 系統(tǒng)的實(shí)時(shí)推理模型部署與工業(yè)集成!

    你好,旅行者!歡迎來到Medium的這一角落。在本文中,我們將把一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))部署到邊緣設(shè)備上,利用從ModbusTCP寄存器獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來預(yù)測一臺(tái)復(fù)古音頻放大器的當(dāng)前健康狀況。
    的頭像 發(fā)表于 06-11 17:22 ?595次閱讀
    邊緣計(jì)算中的<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>:基于 Linux 系統(tǒng)的實(shí)時(shí)推理<b class='flag-5'>模型</b>部署與工業(yè)集成!

    【「# ROS 2智能機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐」閱讀體驗(yàn)】視覺實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)算法的應(yīng)用

    視覺巡線,展示了如何從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到機(jī)器人部署的完整流程。 值得注意的是,深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)時(shí)性對(duì)機(jī)
    發(fā)表于 05-03 19:41

    【「# ROS 2智能機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐」閱讀體驗(yàn)】機(jī)器人入門的引路書

    的限制和調(diào)控) 本書還有很多前沿技術(shù)項(xiàng)目的擴(kuò)展 比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別例程,機(jī)器學(xué)習(xí)圖像識(shí)別的原理,yolo圖像追蹤的原理 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練三大點(diǎn): 先準(zhǔn)備一個(gè)基本的
    發(fā)表于 04-30 01:05

    首創(chuàng)開源架構(gòu),天璣AI開發(fā)套件端側(cè)AI模型接入得心應(yīng)手

    科正將AI能力體系化并賦能終端生態(tài)。 大會(huì)上,聯(lián)發(fā)科定義了“智能體化用戶體驗(yàn)”的五大特征:主動(dòng)及時(shí)、知懂你、互動(dòng)協(xié)作、學(xué)習(xí)進(jìn)化和專屬隱私信息守護(hù)。這五大特征需要跨越從芯片、模型、應(yīng)用、終端乃至
    發(fā)表于 04-13 19:52

    機(jī)器學(xué)習(xí)模型市場前景如何

    當(dāng)今,隨著算法的不斷優(yōu)化、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長以及計(jì)算能力的飛速提升,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的市場前景愈發(fā)廣闊。下面,AI部落小編將探討機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 02-13 09:39 ?514次閱讀

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】2.具身智能機(jī)器人大模型

    、醫(yī)療、服務(wù)等領(lǐng)域的應(yīng)用前景更加廣闊,也使得人類能夠更輕松地借助機(jī)器完成復(fù)雜工作。我深刻認(rèn)識(shí)到,大模型技術(shù)正在從根本上改變我們對(duì)機(jī)器人能力的
    發(fā)表于 12-29 23:04

    Triton編譯器在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

    多種深度學(xué)習(xí)框架,如TensorFlow、PyTorch、ONNX等,使得開發(fā)者能夠輕松地將不同框架下訓(xùn)練的模型部署到GPU上。 2. Tr
    的頭像 發(fā)表于 12-24 18:13 ?1410次閱讀

    《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》第7-9章閱讀心得之具身智能機(jī)器人與大模型

    醫(yī)療領(lǐng)域,手術(shù)輔助機(jī)器人需要毫米級(jí)的精確控制,書中有介紹基于視覺伺服的實(shí)時(shí)控制算法,以及如何利用大模型優(yōu)化手術(shù)路徑規(guī)劃。工業(yè)場景中,協(xié)作機(jī)器人面臨的主要挑戰(zhàn)是快速適應(yīng)新工藝流程。具身智能通過在線
    發(fā)表于 12-24 15:03

    大語言模型開發(fā)框架是什么

    大語言模型開發(fā)框架是指用于訓(xùn)練、推理和部署大型語言模型的軟件工具和庫。下面,AI部落小編為您介紹大語言模型開發(fā)框架。
    的頭像 發(fā)表于 12-06 10:28 ?710次閱讀

    Arm成功將Arm KleidiAI軟件庫集成到騰訊自研的Angel 機(jī)器學(xué)習(xí)框架

    Arm 與騰訊攜手合作,成功將 Arm KleidiAI 軟件庫集成到騰訊自研的 Angel 機(jī)器學(xué)習(xí)框架。 ? 借助 KleidiAI 解鎖卓越性能、能效和可移植性,騰訊混元大模型
    的頭像 發(fā)表于 11-24 15:33 ?1523次閱讀

    NPU與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系

    緊密。 NPU的起源與特點(diǎn) NPU的概念最早由谷歌在其TPU(Tensor Processing Unit)項(xiàng)目中提出,旨在為TensorFlow框架提供專用的硬件加速。NPU的設(shè)計(jì)目標(biāo)是提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行效率,特別是在處理
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:19 ?1663次閱讀

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系,它們互為促進(jìn),相輔相成。以下是對(duì)兩者關(guān)系的介紹: 一、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 :深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:25 ?3377次閱讀

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。以下是對(duì)這些區(qū)別的介紹: 一、模型規(guī)模與復(fù)雜度 AI大模型 :通常包含數(shù)十億甚至數(shù)萬億的參
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:01 ?3193次閱讀