李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器人可以通过机器学习获得复杂的技能，如抓取物体、开门等。...△ 奖励函数的例子是通过观察开门任务学到的。 任务完成后，奖励从零增加到最高。 通过观察学习奖励函数后，我们用它来引导机器人学习开门任务，只使用图像来评估奖励函数。...为了学习语义抓取，我们的机器人先像上一项研究描述的那样，通过自主尝试拾取各种对象来收集大量数据。有了这些数据，机器人就能够拾取对象，但不能理解如何将它们与语义标签相关联。...然后，这些图像的一个子集由人类进行标注。由于图像中物体的姿势一致，很容易通过训练一个分类器，来把这些标签添加到其他图像上。...经过标注的图像会告诉机器人该拾取哪些物体，也能告诉机器人实际拾取了哪个对象。 用这个有标记的数据集，我们可以训练一个双流模型，根据当前图像和机器人的动作来预测哪些对象将被抓取。
然后一组摄像机从不同角度拍摄物体图像，并借助新的图像匹配算法，机器人可以将拾取物体的图像与其他图像库进行比较以找到最接近的匹配。通过这种方式，机器人识别物体，然后将其放到在一个单独的箱中。...研究人员训练机器人手臂从杂乱的杂货箱中拣选新物体，使用四种主要抓取行为中的任何一种：垂直或侧面吸附到物体上;像街机游戏中抓爪一样垂直抓住物体; 或者对于与墙壁平齐的物体垂直夹持，然后使用柔性刮刀在物体和墙壁之间滑动...为此，他们首先建了一个从在线资源（如零售商网站）获取的产品图像库。他们用正确的标识标记每个图像，例如，胶带与遮蔽胶带，然后开发另一种学习算法，将给定图像中的像素与给定对象的正确标签相关联。...Rodriguez表示，“在非结构化环境中进行拾取非常不可靠的，除非增加一定程度的反应性。当人类拾取时，我们进行小幅调整。弄清楚如何做出更具响应性的拾取，我认为这是我们感兴趣的关键技术之一。”...该团队已经通过一些技术实现这一目标，为机器人的抓手添加触觉传感器，并通过新的培训体系运行系统。
以下是相同的模型在Swift和Python的不同表达(注意相似性): ? 当你需要模型的高性能并希望有效地部署它们时，可以选择Swift来使用TensorFlow。...这些框架允许我们创建端到端管道来执行图像处理和文本处理等。 如果你想执行图像分析任务，如人脸或地标检测、文本检测、条形码识别、图像配准和一般特征跟踪，那么视觉就是你的选择。 ?...它只显示一个图像和一个按钮来选择其他图像-让我们做得更好! 如果你打开Pratice版本，你会发现以下文件夹结构: ? 在项目导航窗格中，选择ViewController.swift。...如果你想使用像BERT或YOLO这样的框架，你只需要修改模型名，你的应用程序的其他部分就可以顺利运行了。 现在，我们需要调用这个函数imageClassify()来获得对图像的预测。...如果想选择其他模型的话，你可以尝试在我们这里开发的同一个应用程序上使用SqueezeNet和MobileNet，看看不同的模型是如何在相同的图像上运行的。
部分扩展是针对某些应用的算法功能的激增，如3D测量，机器人引导（VGR - 视觉引导机器人以及相关任务，如拾取或随机对象拾取和放置），以及自动移动机器人（AMR）指导和安全。...当热像必须在自动化环境中进行测试时，热成像是唯一的解决方案。 实际限制 总体而言，对于非可见成像，如果目标波长提供所需的成像结果，则该技术是一个不错的选择。...液体镜头是可以根据外部信号改变焦点的装置，而不需要像手动可调焦镜头那样在镜头中进行任何机械改变。这不是一项新技术，液体镜头多年来一直用于智能传感器，智能相机和其他机器视觉设备。...通过改变单色颜色，可以更好地克服没有多个照明设备的部分族变化，或者甚至使用不同照明颜色的多个图像来创建彩色图像。...深度学习是机器学习，它使用“深层”神经网络，允许计算机基本上“通过实例”进行学习。该技术已被证明在图像识别，声音识别和语言处理等任务中表现优异。
执行数据请求 } 像这样定义一个方法使我们很难推理出调用者一方的结果。value和error都是可选的，这要求我们在任何情况下都要进行解包。...使用 await 关键字，我们告诉我们的程序等待 fetchImages 方法的结果，只有在结果到达后才继续。这可能是一个图像集合，也可能是一个在获取图像时出了什么问题的错误。 什么是结构化并发？...使用 async-await 方法调用的结构化并发使得执行顺序的推理更加容易。方法是线性执行的，不用像闭包那样来回走动。...要做到这一点，你需要调整可用标记，如下所示: @available(*, deprecated, renamed: "fetchImages()") 你可以在我的文章如何在Swift中使用#available...可以通过使属性可变或将结构体更改为引用类型（如类）来修复此错误。 async-await 将是Result枚举的终点吗？ 我们已经看到，异步方法取代了利用闭包回调的异步方法。
项目作者在 macOS、iOS 模拟器和真实的 iOS 设备上进行了测试。...接下来，研究者将把它与基于著名的 ML 框架（如 TensorFlow）的经典「Python」实现方法进行比较。...在 Swift 中为 Core ML 的训练准备数据 在讨论如何在 Core ML 中创建及训练 LeNet CNN 网络之前，我们可以先看一下如何准备 MNIST 训练数据，以将其正确地 batch...同时，也包含了基本的训练信息、超参数等，如损失函数、优化器、学习率、epoch 数、batch size 等等。 ? 使用 Adam 优化器训练神经网络，具体参数如下： ?...从下面的 Python 代码中可以看出，TensorFlow 模型使用 Adam 优化器和分类交叉熵损失函数进行训练，测试用例的最终准确率结果大于 0.98。 ?
这个 App 能够让使用者拍照或是从相簿中选择一张相片，然后机器学习演算法将会试着辨识出相片中的物品是什么。虽然可能无法每次都识别成功，但你可以藉此思考出如何在你 App 里使用 Core ML。...选择 Single View App，接着确认程式语言为 Swift。 ?...给对于 CVPixelBuffer 不熟悉的人， CVPixelBuffers 是一个将像数（Pixcel）存在主记忆体里的图像缓冲器。...这样一来每当我们需要渲染（或是改变）一些底层属性时可以很轻易的呼叫使用。最后的两行代码即是以此进行翻转以及缩放。...在模拟器或上手机上（需安装 iOS 11）Build 及 Run ，接着从相簿选取或相机拍摄图像，App 就会告诉你图像是什么。 ?
Jacquard+通过物理模拟创建的，允许在完全可复制的条件下进行测试。...被测试对象主要有球形容器，网球，甚至复杂形状的对象，如鼓风机（非凸形）。结果表明，该策略对复杂形状物体的抓取效果良好，并与上述策略进行了比较，预测出了有效的抓取配置。...使用密歇根进度抓取机器人演示了抓取和目标定向顺序操作在对象拾取和放置任务中的兼容性。 ? ?...现有方法使用静态相机位置或固定数据收集例程，本文的多视图拾取（MVP）控制器通过使用主动感知方法直接基于实时抓取姿势估计的分布来选择信息视点，从而减少杂波和遮挡造成的抓取姿势的不确定性。...ROI-GD使用ROI中的特征来检测抓取，而不是整个场景。它分为两个阶段：第一阶段是在输入图像中提供ROI，第二阶段是基于ROI特征的抓取检测器。
几十年来，装配线等受控环境中的机器人能够一次又一次地拾取同一物体。最近，计算机视觉的突破使机器人能够在物体之间进行基本区分。...这种方法可以让机器人更好地理解和操纵物品，最重要的是，它们甚至可以让他们甚至在类似的混乱中拾取特定物品，这是亚马逊和沃尔玛等公司在其仓库中使用的各种机器的宝贵技能。...，特别是杯子是多个方向的，如直立，或侧面。”...想象一下，给系统一个整洁的房子的图像，让你在工作时清洁，或使用菜肴的图像，以便系统在你度假时把你的盘子放好。 还值得注意的是，没有一个数据实际上被人类标记过。...当在不同棒球帽的箱子上进行测试时，DON可以选择特定的目标帽子，尽管所有的帽子都具有非常相似的设计，并且之前从未在训练数据中看过帽子的照片。
为了使该方法可行，研究者使用了从ImageNet上进行图像识别训练的大型网络的深度视觉特征。这种深度视觉特征对于语义概念是敏感的，能够很好的提取语义概念，同时防止诸如外观和照明等变量的干扰。...为了能够理解语义，研究者再次使用了适度的人工监督。每次机器人成功抓住一个物体，机器人会对该物体进行拍照，如下图所示。 ? 然后，这些图像的中的一部分由人工进行标注。...由于呈现的图像展示了物体在抓取姿态下的标准外观，因此很容易通过在标注的图片上训练分类器，将这些标签传递给剩余的未标注的图像。然后标注过的表示图像即可以告诉机器人实际拾取了哪个物体。...在此后机器人从箱子拾取物体时，可以将抓取时观察到的图像与标签联系到一起。...自然语言理解，机器人感知，抓取和模仿学习等的广泛研究工作已经考虑了如何在机器人系统中结合语义和行为，然而，谷歌的研究者在上面讨论的这些实验可能指向未来在自主机器人系统结合自我监督和人工标注数据进行工作的一个可行方向
、握、扭、拾取等），二是学习使用相关动作着力的依据（如施力位置、力的大小、目标姿势等）。...通过这两个阶段的视觉图像学习，大约4到10小时即学会了2000种操作技能，成功率超过90%。...最近，Facebook AI Research的一个团队，试图使用两个可以从库中选择正确步骤的Sawyer机械臂来实现这个目的。...在MuJoCo（模拟环境）中，通过使用低维输入数据进行训练，例如几何和本体感受特征（关节位置，关节速度，末端执行器姿势）等，然后在模拟和现实世界中都转换为可视输入。...尽管必须从原始视觉图像中学习，但他们说系统在大约4到10个小时的训练中学会了使用2000种技能来操纵大多数项目，并且成功率超过90％。
运行这些示例的最简单方法是使用 Android Studio 在前面的文件夹中打开项目，如“设置 Android Studio”部分中所示，然后通过编辑项目的build.gradle文件进行单个更改，并将...作为产品名称，然后选择 Objective-C 作为语言（如果您想使用 Swift，请参阅上一章有关如何将 TensorFlow 添加到基于 Swift 的 iOS 应用并进行此处所示的必要更改），然后选择项目的位置并单击...然后，我们详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测 API 通过预训练的模型进行现成的推理，以及如何在 Python 中重新训练预训练的 TensorFlow 对象检测模型。...如第 2 章，“通过迁移学习对图像分类”，但 TensorFlow Magenta 项目中的预训练多样式模型文件（我们将在本章的后续部分中使用）将不会随 TensorFlow Pod 一起加载（截至 2018...通过 Swift 在 iOS 中使用简单的语音识别模型 我们在第 2 章中使用 TensorFlow 窗格创建了一个基于 Swift 的 iOS 应用。
目录 为什么选择Swift? 数据分析的Swift基础 在Swift中使用Python库 Swift中使用TensorFlow建立基本模型 数据科学Swift的未来 为什么选择Swift?.../blob/master/notebooks/blank_swift.ipynb) 点击"File"，然后选择"Save a copy in Drive"-这将保存一个新的Swift笔记本在你自己的谷歌驱动器上...如果我们想做a到b范围内的事情，我们会使用a…b的语法。 类似地，如果我们想不要最后一个数字，我们可以把这三个点改成"..像"a.....Swift4Tensorflow你可以在这里阅读更多关于它的信息：https://www.tensorflow.org/swift/api_docs/Structs 选择梯度下降作为优化器 类似地，我们需要一个优化器函数来训练我们的模型...我们将使用Swift4Tensorflow中提供的随机梯度下降(SGD): Swift4Tensorflow支持许多额外的优化器。
命令的着色器针对OIT进行了修补（并缓存），如果支持MRT，则通过一次OIT渲染进行渲染，或者作为后备通过两次渲染。可以参阅OIT.executeCommands。...例如，BillboardCollection在一个顶点缓冲区中存储尽可能多的布告板，并使用相同的着色器对其进行渲染。 拾取 Cesium使用颜色缓冲区实现拾取。...标准相机和视锥用于拣选和LOD选择，然后使用两个偏心的视锥（每个眼睛一个）进行渲染。NICTA的VR插件使用类似的方法，但是使用了两个画布。...计算通道 Cesium会使用老式的GPGPU来进行GPU加速的图像重投影，在该渲染过程中，它将渲染一个与屏幕视口对齐的四边形，以将重投影推向着色器。...这可以通过在帧开始时的计算过程中使用后处理框架来完成。参见＃751。 ? 潜在的未来Cesium渲染管线（新阶段以粗体显示）。 致谢 我和Dan Bagnell编写了大多数Cesium渲染器。
我在使用 Swift 5.10 重新编译现有项目代码时，主要遇到的问题源于新引入的 strict concurrency for global variables[2] 机制，尤其是对类型属性的警告。...在过去的三周里，我通过三篇文章探讨了 Swift Predicate 的原理和结构[5]，以及如何 在 SwiftData 中处理 Predicate 可选值[6] 的相关注意事项。...通过一段时间的实践，Swift Predicate 对我产生了深远的影响。它不仅在特定框架中发挥作用，我预见在未来的开发过程中，Swift Predicate 将在更多数据逻辑判断的场景中广泛应用。...虽然介绍特定优化技巧的文章不在少数，但像本文这样对整个应用优化过程进行深入分析的内容却相对罕见，对开发者而言具有极高的参考价值。...他在本文中深入分析了使用 Core Image 框架搭配 Metal 着色器进行图像处理时所面临的挑战及其相应的解决策略。
执行这些任务的机器人视觉所需的功能有两种类型，一种用于检测未知场景的照片数据中的拾取目标对象以识别目标对象的近似位置和姿势（粗略识别），另一种用于执行使用上述结果进行更精确的识别（精确定位）。...基于关键点的方法从表示为点云的模型中选择符合特定策略的3D点（关键点）和用于匹配模型数据和输入数据的输入数据，以相互比较表示其点的3D特征像局部形状的特征。图3说明了基于关键点的对象识别的基本流程。...相对经常使用的这种类型的其他方法是旋转图像法Spin Image method。...它通过基于模型中事件概率的分析选择唯一向量对来减少错误匹配的发生。...例如，BOARD-LRF [62]选择形成与z轴最大角度偏差（最小内积）的法向量，通过将其与z轴正交化将其设置为x轴。
机器之心报道 编辑：小舟 把手机显示的内容投影到任意平面进行「触屏」操作，这事似曾相识又有点魔幻...... 自从智能手机问世以来，使用触摸与数字内容进行交互变得无处不在。...之前允许通过触摸操纵投影图像的工作大多依赖于特殊的输入设备、多个传感器或图像处理算法，难以处理混乱或令人困惑的视觉内容。...系统通过识别相机拍摄的场景图像中指尖的位置来识别触摸感应，研究者开发了一种方法来选择性地仅捕获投影屏幕略上方的区域。 此处有两个主要挑战需要克服： 第一个挑战是投影图像的视觉信息会干扰手部检测。...克服这一挑战的一种方法是使用额外的设备，例如红外摄像机或深度传感器，将真实手部区域检测为非平面物体。然而，这种额外的硬件增加了设备配置的复杂性。...这使得校准设置成为可能，以便相机仅在距投影仪特定距离处拾取光线，投影仪可以设置为悬停在投影图像的正上方。这意味着相机在用户按下投影图像的区域时跟踪他们手指的同时，也会忽略视觉场景的其余部分。
它超越了样式转换，通过应用不同的发型、皮肤类型、年龄、性别和不同的情绪来转换源图像。非常棒。 ?...使用dlib最先进的面部识别技术进行深度学习。该模型对自然环境中被标记的人脸的测试准确率为99.38%。 也提供了一个简单的命令来进行执行面部识别。...为了更好地了解这个项目，可以查看他们的文本分类教程，该教程展示了如何在监督学习中使用这个库。文本分类的目的是将文档(如电子邮件、帖子、短信、产品评论等)分配给一个或多个类别。...它是开源的，跨平台的，它支持流行的飞行控制器硬件，如PX4用于物理和视觉的仿真。它是一个虚拟插件，可以简单地放到任何你想要的不真实的环境中。 ?...这个实现是纯Swift的，没有使用任何库，而且很容易模仿。 ?
此外，通过引入新的语言特性及支持这些特性的第三方库，Swift 在服务器端的表现也得到了进一步加强。...随着 Arc[4] 浏览器 Windows 版本在今年的发布，预计将有更多 Windows 用户和开发者通过这款主要基于 Swift 开发的大型桌面应用接触并了解到 Swift，这无疑将会对 Swift...在这篇文章中，Hina Khan 展示了如何使用 Playgrounds 进行图像处理，创造出既动态又吸引人的视觉效果。...本文通过浅显易懂的方式介绍了图像处理的基本概念，使读者能够掌握并应用这些技术创造个性化的图像效果。...在转向 AppKit 的过程中，他探讨了一些鲜为人知的 AppKit 组件，如 NSTableHeaderCell 等，并通过 NSViewRepresentable构建了 SwiftUI 与 AppKit
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