【全4回：次世代AIシリーズ】日本HPと最先端のAI企業が登壇！ 第1弾：画像認識AIが過検知・見逃しを解決！リアルタイム外観検査×オンプレミスAIの最適解 | HP Tech&Device TV
【全4回：次世代AIシリーズ】日本HPと最先端のAI企業が登壇！ 第1 …
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2022年3月18日
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15 Use Cases & AI Applications of Augmented Reality
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6 か月前
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AI and Machine Learning at the Edge for Anomaly Detection
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2022年5月31日
advantech.com
【距離の予測: 予測精度を向上させるシステムの開発】 自動運転技術の中でも、周囲の状況を正確に把握するためのセンサーシステムは最も重要な要素のひとつです。 私たち人間は解像度の高い、緊密に連動した 2 つの視覚センサーである「目」を持ち、脳内で立体視処理を行うことで距離を測ることができます。 それに対して、人間の目のように 2 台のカメラを用いた立体視システムを自動運転車に搭載する場合は、デリケートな問題が発生します。カメラの連動が少しでもうまくいかないと、いわゆる「タイミングのずれ」が生じ、距離を正確に推定できなくなるためです。 NVIDIA が、1 台のカメラから得たデータで物体までの距離の検知を行うのはこうした理由からです。とはいえ、カメラを 1 台しか使わないと、それはそれで一連の課題が生じてしまいます。 ディープ ニューラルネットワークが登場するまでは、1 台のカメラから得た画像をもとに物体までの距離を計算する方法として、地面が平らであることを前提とするものが一般的でした。この前提の下、カメラ画像の 2 次元情報を用いて 3 次元の世界をモデル化していたのです。その場合、基準
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【距離の予測: 予測精度を向上させるシステムの開発】 自動運転技術 …
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Anomaly Detection in Machine Learning: Examples, Applications & Use Cases | IBM
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2023年12月19日
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[Winner in Autonomous Driving] A complete coverage of Aurora Inno…
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