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2020年02月21日 20:11 来源:閲嶅簡褰╃エ缃慄/span>

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它以经典霍夫变换算法为基础(利用投票的方法检测物体形状),引入了一种新的投票机制,可以在物体中心附近生成新点,然后将它们分组和汇总,生成多个 3D 盒状提案。深度神经网络在学习如何投票之后,每组 3D 种子点(seed point)会投票决定物体中心,找到它们的位置,综合起来代表特定物体的位置,还能判断物体类别,标注它是椅子还是桌子。

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到了 2019 年 8 月,英特尔在 Hot Chips 大会召开期间公布了 NNP 芯片的更多信息,其中,它依据用途分为 Nervana NNP-T 和 Nervana NNP-I,分别用于训练和推理。

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