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YOLO-pose
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新方法为YOLO-Pose关键点定位模型增加不确定性
研究人员开发了一种新方法，为用于关键点定位的YOLO-Pose模型增加了不确定性量化。这种事后扩展允许模型预测关键点位置的双变量分布，指示其空间不确定性。该方法涉及训练额外的概率头，并提供两种校准方法：高斯分布用于广泛兼容性，t检验用于分布保真度。在COCO数据集上的实验表明，这些不确定性估计可以有效地按可靠性对关键点进行排序，并通过实现不确定性感知的定位来改进诸如基于视觉的飞机着陆等应用。
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无人机融合深度相机和人工智能以实现更安全的人员追踪
研究人员开发了一种新的无人机（UAV）系统，该系统将深度相机数据与深度学习技术融合，以准确估算并保持与人员的安全距离。该方法利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法将深度信息与基于单目相机的距离估算相结合，并通过YOLO-pose进行增强以实现实时处理。该系统在挑战性条件下已证明了更高的准确性和鲁棒性，在测试场景中将距离估算误差降低了高达15.3%，并扩展了有效的深度检测范围。