Apprentissage en profondeur efficace pour la correspondance stéréo

1. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur efficace?
2. Qu'est-ce que l'algorithme de correspondance stéréo?
3. Quelle application vous devez résoudre par Deep Learning pour la meilleure performance?

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur efficace?

EDL fournit les innovations nécessaires pour améliorer l'efficacité dans tous les domaines, y compris les données simulées, l'apprentissage actif, les connaissances du modèle d'intégration, la visualisation, la cartographie de la plate-forme, les accélérateurs de faible puissance, la réduction des données, le dopage inspiré du cerveau et la virtualisation. Les solutions EDL sont largement applicables.

Qu'est-ce que l'algorithme de correspondance stéréo?

L'estimation de correspondance stéréo ou de disparité est le processus de recherche des pixels dans les vues multiscopiques qui correspondent au même point 3D de la scène. La géométrie épipolaire rectifiée simplifie ce processus de recherche de correspondances sur la même ligne épipolaire.

Quelle application vous devez résoudre par Deep Learning pour la meilleure performance?

Pour les données non structurées comme les images, le texte, l'audio, la vidéo, les modèles d'apprentissage en profondeur sont couramment utilisés sur des applications telles que la classification des objets, la segmentation d'images, l'analyse des sentiments, les chatbots, la reconnaissance vocale, la reconnaissance des émotions entre autres.