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- 双目视觉传感器和神经网络能否逼近人眼视觉？
- 来源：大发电子平台游戏官网 发表于 2017/5/8
我们知道普通双目大发电子平台游戏官网都是需要畸变校准的，比如张正友方法，但是双目的深度信息并不很好。能否用双目的图片或者视频，通过神经网络进行训练？逼近人眼的状态？
比如视察比较，是基于特征点计算的，特征点的匹配，是数学上的。并不能识别物。人眼可以很好的区分物，知道物的边界。物的边界反过来，又能更好的进行特征点匹配。
双目视觉大发电子平台游戏官网和神经网络逼近人眼视觉，难点是提高神经网络的性能。双目视觉所用传感器，不管是分辨率、镜头、频谱范围，都可以远远超过人的双眼。之所以最终表现不如人，主要原因是分析处理算法上的进展，还没有达到媲美人脑的程度。目前趁着深度学习的热潮，应该会有不少突破，毕竟原理上人脑能做到的，计算机也可以做到。而且在速度、可重复性、耐力上，计算机的性能肯定是非人脑可比的。之前看到过很多基于深度学习的模型，比如3dshapenet,或者bing gp-lvm convnet之类。最近看到一个fusionnet，看上去应该很有效：
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