谷歌相机算法逻辑选哪个 (谷歌相机算法怎么样)

本文目录导航：

• 谷歌相机算法逻辑选哪个
• 谷歌搜查算法算法简介
• MoveNet-谷歌轻量级人体姿态预计算法

谷歌相机算法逻辑选哪个

SuperResZoom算法逻辑好。

谷歌相机是一款由谷歌开发的高品质照片拍摄和解决运行程序，SuperResZoom：这个算法逻辑可以让你在没有光学变焦的状况下，经过软件解决获取愈加明晰的照片。

它经常使用多张图像的组合来捕捉更多的细节，并经过机器学习技术来提高图像品质。

谷歌搜查算法算法简介

在日常的互联网经常使用中，咱们经常对谷歌的搜查性能司空见惯。

但是，这个看似便捷的搜查行为面前，暗藏着谷歌复杂且先进的搜查算法。

每一天，谷歌解决着数以百万计的搜查恳求，每个查问都或者考验其算法的精细水平。

例如，假设咱们尝试搜查一个并不经常出现且拼写或者有误的词，如Lawyer Milloy，谷歌的反响令人惊讶。

它不只准确地前往了美国国度橄榄球联盟的关系消息，而且在后续的搜查结果中，还能扫除与律师Siwek不关系的条目。

这表现出谷歌算法的默认性，它能够了解并准确解读用户的用意，即使面对的是复杂的搜查恳求。

谷歌将这种才干归功于其对搜查品质的谋求。

经过多年的始终优化和改良，其算法得以始终优化，努力于提供最准确的搜查结果。

这种对细节的关注和对用户需求的深化了解，使得谷歌在搜查引擎畛域中自成一家。

裁减资料

谷歌算法始于PageRank，这是1997年拉里·佩奇(Larry Page)在斯坦福大学读钻研生时开发的。

佩奇的翻新性想法是：基于入链接的数量和关键性对网页启动评级，也就是经过网络的群体智慧确定哪些网站最有用。

随着谷歌迅速成为互联网上最成功的搜查引擎，佩奇和谷歌的另一名开创人塞吉·布林(Sergey Brin)将PageRank这一便捷概念看做谷歌的最基本翻新。

MoveNet-谷歌轻量级人体姿态预计算法

MoveNetGoogle提供的在线展示/ 是一个 Bottom-up estimation model， 经常使用heatmap。

网络架构关键分为三个局部：Backbone、Header、PostProcess- Backbone：Mobilenetv2 + FPN- Header：输入为Backbone的特色图，经过各自的卷积，输入各自维度的特色图。

共有四个Header：区分为Center、KeypointRegression、KeypointHeatmap、Local Offsets- Center：[N, 1, H, W], 这里1代表以后图像上一切人核心点的Heatmap，可以了解为关键点，只要一个，所以通道为1。

提取核心点两种模式：- 一团体所无关键点的算术平均数。

- 所无关键点最大外接矩形的核心点。

（成果更好）- KeypointHeatmap：[N, K, H, W] N：Batchsize、K：关键点数量，比如17。

H、W：对应特色图的大小，这里输入为$192 \times 192$ , 降采样四倍就是$48\times 48$ 。

代表以后图像上一切人的关键点的Heatmap- KeypointRegresssion：[N, 2K, H, W] K个关键点，坐标用$x, y$示意，那么就有2K个数据。

这里$x, y$ 代表的是同一团体的关键点关于核心点的偏移值。

原始MoveNet用的是特色图下的相对偏移值，换成相对值（除以48转换到0-1），可以放慢收敛。

- LocalOffsets：[N, 2K, H, W] 对应K个关键点的坐标，这里是Offset，模型降采样特色图或者存在量化误差，比如192分辨率下x = 0 和 x= 3映射到48分辨率的特色图时坐标都变为了0；同时还有回归误差。

损失函数KeypointHeadmap 和 Center 驳回加权MSE，平衡了正负样本。

KeypointRegression 和LocalOffsets 驳回了 L1 Loss。

最终各个Loss权重设置为1:1:1:1参考文献极速开局全流程疏导启动名目生成，成功数据生成、训练、测试一体化解压数据集性能名目环境训练测试进入 修正性能文件，修正测试图片门路。

测试结果Heatmap导出模型团体引见姓名： 芦星宇 学校： 江苏科技大学 人工默认专业 本三 钻研方向：姿态预计、图网络、意外检测 Github： /Xingyu-Roman...