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公开(公告)号：CN110178364A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201780083406.2
申请日：2017-12-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的示例涉及为3D场景生成最佳扫描轨迹。在一个示例中，可移动相机可以收集关于场景的信息。在初始通过期间，可以使用初始轨迹收集初始数据集。为了生成最佳轨迹，可以基于初始数据集生成场景的重构。可以基于重构生成表面点和相机位置图。可以确定子梯度，其中子梯度提供针对与相机位置图中的每个相机位置节点相关联的边际奖励的加性近似。可以使用子梯度基于每个相机位置节点的边际奖励来生成最佳轨迹。然后可以使用最佳轨迹来收集附加数据，附加数据可以被迭代地分析并且用于进一步细化和优化后续轨迹。
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公开(公告)号：CN110178364B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201780083406.2
申请日：2017-12-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的示例涉及为3D场景生成最佳扫描轨迹。在一个示例中，可移动相机可以收集关于场景的信息。在初始通过期间，可以使用初始轨迹收集初始数据集。为了生成最佳轨迹，可以基于初始数据集生成场景的重构。可以基于重构生成表面点和相机位置图。可以确定子梯度，其中子梯度提供针对与相机位置图中的每个相机位置节点相关联的边际奖励的加性近似。可以使用子梯度基于每个相机位置节点的边际奖励来生成最佳轨迹。然后可以使用最佳轨迹来收集附加数据，附加数据可以被迭代地分析并且用于进一步细化和优化后续轨迹。
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公开(公告)号：CN113168559A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201980080971.2
申请日：2019-11-01
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F3/0484 , G06N3/10
Abstract: 本公开涉及诸如神经网络的机器学习模型的自动化生成。一个示例系统包括硬件处理单元和存储资源。存储资源可存储计算机可读指令，该可读指令可使硬件处理单元执行包括修改父模型以获取子模型的迭代模型生长过程。迭代模型生长过程也可以包括至少基于在候选层的初始化过程中学习到的权重来选择候选层以包括在子模型中。该系统也可以输出从子模型中选择的最终模型。
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