TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

6DoF ước lượng tư thế là gì?

Ước lượng tư thế 6DoF (sáu bậc tự do) là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính và robot, nhằm xác định vị trí và hướng của các đối tượng trong không gian 3D. 6DoF đề cập đến ba bậc tự do dịch chuyển (chuyển động dọc theo các trục X, Y và Z) và ba bậc tự do quay (quay quanh các trục X, Y và Z). Công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng như thực tế tăng cường (AR), thực tế ảo (VR), lái xe tự động, điều hướng drone và robot.


Cách thức hoạt động của ước lượng tư thế thường dựa vào dữ liệu từ cảm biến (như camera, LiDAR) và các thuật toán học máy để thu thập thông tin môi trường và suy diễn vị trí và hướng chính xác của các đối tượng. Các thuật toán phổ biến bao gồm các phương pháp dựa trên đặc trưng, các phương pháp học sâu và các kỹ thuật lọc. Những phương pháp này có thể được sử dụng trong nhiều kịch bản khác nhau, bao gồm định vị trong nhà, điều hướng ngoài trời và bắt chuyển động.


Ưu điểm của ước lượng tư thế 6DoF bao gồm cải thiện độ chính xác trong nhận diện và theo dõi đối tượng, nâng cao trải nghiệm người dùng, đặc biệt trong các ứng dụng AR và VR. Tuy nhiên, nó cũng tồn tại một số nhược điểm, như độ nhạy với sự thay đổi ánh sáng môi trường, nhu cầu tài nguyên tính toán cao và khả năng xảy ra lỗi trong các cảnh phức tạp.


Trong tương lai, với sự tiến bộ của công nghệ học sâu và cải thiện hiệu suất phần cứng, ước lượng tư thế 6DoF được kỳ vọng sẽ trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Hơn nữa, các phương pháp đa mô thức tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến có thể cải thiện hơn nữa hiệu suất của nó trong các môi trường năng động.


Các yếu tố cần xem xét bao gồm chọn lựa các thuật toán và cảm biến phù hợp, xem xét yêu cầu hiệu suất thời gian thực và khả năng xử lý sự thay đổi môi trường.