- 「Nature」网站日前发表了一项开创性的研究,该研究透过深度学习技术,来提升儿童行为听力测验的可行性与精确度。研究人员构建了一个专用设计的儿童姿势检测数据集,该数据集收录了大量来自儿童行为听力测试的珍贵影像资料,细腻地记录了各式典型的听力测试动作。基于此数据基础,研究人员进一步开发了一个智能检测平台,此平台的核心技术在于一个同步开发的患者骨骼关键点估计模型 (POTR),该模型同样基于优化Transformer架构,专职于精准估算人体骨骼的关键节点。 透过POTR的精确骨骼点定位能力,DoT平台得以对儿
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AI 听力检测 深度学习 姿势识别技术
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