有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？-低调大师

有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？

2017-08-01 624

现在深度学习这么火，大家都会想着看看能不能用到自己的研究领域里。所以，将深度学习融入到机器人领域的尝试也是有的。我就自己了解的两个方面（视觉与规划）来简单介绍一下吧。

物体识别

这个其实是最容易想到的方向了，比较DL就是因为图像识别上的成果而开始火起来的。

这里可以直接把原来 CNN 的那几套网络搬过来用，具体工作就不说了，我之前在另一个回答amazon picking challenge（APC）2016中识别和运动规划的主流算法是什么？下有提到，2016年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了DL作为物体识别算法。

物体定位

当然，机器视觉跟计算机视觉有点区别。机器人领域的视觉除了物体识别还包括物体定位（为了要操作物体，需要知道物体的位姿）。

2016年APC中，虽然很多人采用DL进行物体识别，但在物体定位方面都还是使用比较简单、或者传

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2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。由于这些库都开源了，我们从Github上引入了提交数，贡献者数和其他指标，这可以作为库流行程度的参考指标。核心库 1. NumPy (提交数: 15980, 贡献者数: 522) 当开始处理Python中的科学任务，Python的SciPy Stack肯定可以提供帮助，它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合（不要混淆SciPy库，它是SciPy Stack的一部分，和SciPy Stack的社区）这样我们开始来看一下吧。然而，SciPy Stack相当庞大，其中有十几个库，我们把焦点放在核心包上（特别是最重要的）。关于建立科学计算栈，最基本的包是Numpy（全称为Numerical Py

2017-08-02

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2017-08-02

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