Jun, 2022
利用深度迁移学习从逼真模拟中加速火星样本定位
Hardware-accelerated Mars Sample Localization via deep transfer learning
from photorealistic simulations
Raúl Castilla-Arquillo, Carlos Jesús Pérez-del-Pulgar, Gonzalo Jesús Paz-Delgado, Levin Gerdes
TL;DR研究提出一种用于 Mars Sample Return 样品获取任务的自主检测和姿态估计系统，采用深度神经网络和计算机视觉技术来实现，可以有效地检测和识别样品，并提供了可靠的定位结果。