Glossary

0-9

6DoF pose estimation 4D data 5G + AI 1-shot learning 0-shot learning 3D convolution 8-bit quantization 7D representation 2-stage detector 9-layer network

A

Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General Intelligence Autoencoder Attention Algorithm

B

Backpropagation BERT Bias Boosting Batch Normalization

C

Classifier / Classification CNN / Convolutional Neural Network Clustering Cross-Validation Chatbot

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Ensemble Learning Encoder Embedding Epoch Explainable AI (XAI)

F

Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation Foundation Model

G

GAN / Generative Adversarial Network Gradient Descent Grounding Generative AI Graph Neural Network (GNN)

H

Hierarchical Model Heuristic Hallucination Hidden Layer Hyperparameter

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

Juxtaposition Jittering JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines

K

K-Shot Learning Kernel Trick K-means Clustering Knowledge Distillation KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Loss Function Latent Variable LSTM / Long Short-Term Memory

M

Machine Learning (ML)Meta-learning Model Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

NLP / Natural Language Processing Novelty Detection / Anomaly Detection NLU / Natural Language Understanding Normalization Neural Network

O

Online Learning Objective Function One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Pretraining Pooling Parameter Policy / Reinforcement Learning Policy Prompt

Q

Q-learning Queue / Buffer Quantization Quality Estimation Query

R

Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation Learning Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Tuning / Hyperparameter Tuning Tokenizer Training Data Transfer Learning Transformer

U

Unsupervised Learning Universal Approximation Theorem Underfitting Uncertainty Estimation U-Net

V

Vector Embedding Variational Autoencoder (VAE)Validation Set Vision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient

W

Weight Decay Weak Supervision Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem XAI / Explainable AI X-axis / feature axis XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUV Yoga of AI

Z

Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-gradient phenomenon Zygosity in augmentation

¿Qué es la estimación de pose 6DoF?

La estimación de pose 6DoF (seis grados de libertad) es un concepto crucial en los campos de la visión por computadora y la robótica, que tiene como objetivo determinar la posición y la orientación de los objetos en un espacio 3D. 6DoF se refiere a los tres grados de libertad de traslación (movimiento a lo largo de los ejes X, Y y Z) y los tres grados de libertad de rotación (rotación alrededor de los ejes X, Y y Z). Esta tecnología desempeña un papel significativo en aplicaciones como realidad aumentada (AR), realidad virtual (VR), conducción autónoma, navegación de drones y robótica.

El funcionamiento de la estimación de pose generalmente se basa en datos de sensores (como cámaras y LiDAR) y algoritmos de aprendizaje automático para recopilar información del entorno e inferir la posición y orientación exactas de los objetos. Los algoritmos comunes incluyen métodos basados en características, enfoques de aprendizaje profundo y técnicas de filtrado. Estos métodos se pueden emplear en diversos escenarios, como localización en interiores, navegación en exteriores y captura de movimiento.

Las ventajas de la estimación de pose 6DoF incluyen una mayor precisión en el reconocimiento y seguimiento de objetos, mejorando la experiencia del usuario, especialmente en aplicaciones de AR y VR. Sin embargo, también presenta desventajas, como la sensibilidad a los cambios en la iluminación ambiental, alta demanda de recursos computacionales y posibles errores en escenas complejas.

En el futuro, se espera que, con los avances en las tecnologías de aprendizaje profundo y las mejoras en el rendimiento del hardware, la estimación de pose 6DoF se vuelva más precisa y eficiente. Además, los enfoques multimodales que integran datos de varios sensores pueden mejorar aún más su rendimiento en entornos dinámicos.

Las consideraciones incluyen la selección de algoritmos y sensores apropiados, la consideración de los requisitos de rendimiento en tiempo real y la capacidad para manejar variaciones ambientales.