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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que l'estimation de pose 6DoF ?

L'estimation de pose 6DoF (six degrés de liberté) est un concept crucial dans les domaines de la vision par ordinateur et de la robotique, visant à déterminer la position et l'orientation des objets dans un espace 3D. 6DoF fait référence aux trois degrés de liberté de translation (mouvement le long des axes X, Y et Z) et aux trois degrés de liberté de rotation (rotation autour des axes X, Y et Z). Cette technologie joue un rôle important dans des applications telles que la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR), la conduite autonome, la navigation de drones et la robotique.


Le fonctionnement de l'estimation de pose repose généralement sur des données de capteurs (telles que les caméras et LiDAR) et des algorithmes d'apprentissage automatique pour recueillir des informations sur l'environnement et inférer la position et l'orientation exactes des objets. Les algorithmes courants incluent des méthodes basées sur des caractéristiques, des approches d'apprentissage profond et des techniques de filtrage. Ces méthodes peuvent être utilisées dans divers scénarios, tels que la localisation intérieure, la navigation extérieure et la capture de mouvement.


Les avantages de l'estimation de pose 6DoF incluent une précision améliorée dans la reconnaissance et le suivi des objets, améliorant l'expérience utilisateur, en particulier dans les applications AR et VR. Cependant, elle présente également des inconvénients, tels que la sensibilité aux variations d'éclairage ambiant, des exigences élevées en matière de ressources informatiques et des erreurs potentielles dans des scènes complexes.


À l'avenir, avec les avancées des technologies d'apprentissage profond et les améliorations des performances matérielles, on s'attend à ce que l'estimation de pose 6DoF devienne plus précise et efficace. De plus, les approches multimodales qui intègrent des données provenant de plusieurs capteurs pourraient encore améliorer ses performances dans des environnements dynamiques.


Les considérations incluent le choix d'algorithmes et de capteurs appropriés, la prise en compte des exigences de performance en temps réel et la capacité à faire face aux variations environnementales.