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应用层面:降低行业落地门槛
高斯采样(Sampling-Gaussian)方法无需重构现有模型,仅需修改少量代码即可适配 PSMNet、IGEV-Stereo 等主流立体匹配框架—— 这意味着企业无需投入大量研发成本重构算法,就能快速升级现有系统的深度感知能力,加速人形机器人在工业场景的技术落地。

优必选全新一代工业人形机器人Walker S2
具备国内首个端到端“类人眼”双目立体视觉感知
落地可期
仅需少量代码,即可将这一“高斯采样(Sampling-Gaussian)方法”嵌入PSMNet、IGEV-Stereo等基于深度学习的主流深度估计。从无人驾驶到工业质检,高精度深度感知正因此变得触手可及。或许很快,无论是无人物流车的精准识别,还是人形机器人的灵巧抓取,都将因此获得更为强大的感知能力。
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