Aprendizado profundo eficiente para correspondência estéreo

1. O que é um aprendizado profundo eficiente?
2. O que é algoritmo de correspondência estéreo?
3. Qual aplicativo você deve resolver por aprendizado profundo para o melhor desempenho?

O que é um aprendizado profundo eficiente?

A EDL fornece inovações necessárias para melhorar a eficiência em todas as áreas, incluindo dados simulados, aprendizado ativo, incorporação de conhecimento de modelo, visualização, mapeamento de plataforma, aceleradores de baixa potência, redução de dados, pico inspirado no cérebro e virtualização. As soluções EDL são amplamente aplicáveis.

O que é algoritmo de correspondência estéreo?

A correspondência estéreo ou a estimativa de disparidade é o processo de encontrar os pixels nas visualizações multiscópicas que correspondem ao mesmo ponto 3D na cena. A geometria epipolar retificada simplifica esse processo de encontrar correspondências na mesma linha epipolar.

Qual aplicativo você deve resolver por aprendizado profundo para o melhor desempenho?

Para dados não estruturados, como imagens, texto, áudio, vídeo, modelos de aprendizado profundo são comumente empregados em aplicações como classificação de objetos, segmentação de imagens, análise de sentimentos, chatbots, reconhecimento de fala, reconhecimento de emoção entre outros.