大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于cnn测量仪器的问题，于是小编就整理了3个相关介绍cnn测量仪器的解答，让我们一起看看吧。
can总线终端电阻的检测方法？
Can总线可以通过测量直流电阻的方式检测终端电阻，先将can总线上所有节点的电源切断，然后在任意节点上用万用表测量CANH和CANL之间的直流电阻。
正常情况下测量的阻值应大于60欧姆，但小于120欧姆。Can总线的终端电阻并联在总线的两个端点上，所以理论上的并联值应为60欧姆，但考虑到线缆存在线阻，故有上述参考数据。
3d机器视觉系统原理？
3D机器视觉系统原理是使用计算机视觉技术来实现对物体三维空间信息的感知和分析。其主要原理包括以下几个方面：
1. 三维重建：通过多视图几何和立体视觉算法，从多个角度的图像中计算出物体的三维几何结构。这可以通过立体视觉方法如视差法、三角测量法等实现。
2. 物体检测与识别：通过对图像进行分析和处理，从中提取出感兴趣的物体区域，并对其进行物体识别和分类。这可以通过深度学习模型如卷积神经网络（CNN）进行。
3. 运动估计：通过对多个图像序列进行分析，推测物体的运动轨迹和速度。这可以通过光流法等运动估计方法实现。
4. 深度估计：通过对图像进行分析和处理，推测物体的深度信息。这可以通过光栅法、结构光法、双目视觉等实现。
5. 点云处理：将三维重建的结果表示为点云，对点云进行处理和分析，如点云滤波、配准、分割等，以得到更加精确和可靠的模型。
综上所述，3D机器视觉系统原理涉及了多种计算机视觉算法和技术的应用，通过对多个视角的图像进行处理，实现对物体的三维感知和分析。
arcface详解？
ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。几何上有恒定的线性角度margen。
● ArcFace中是直接在角度空间θ中最大化分类界限，而CosFace是在余弦空间cos(θ)中最大化分类界限。
● 预处理（人脸对齐）：人脸关键点由MTCNN检测，再通过相似变换得到了被裁剪的对齐人脸。
● 训练（人脸分类器）：ResNet50 + ArcFace loss
● 测试：从人脸分类器FC1层的输出中提取512维的嵌入特征，对输入的两个特征计算余弦距离，再来进行人脸验证和人脸识别。
● 实际代码中训练时分为resnet model+arc head+softmax loss。resnet model输出特征；arc head将特征与权重间加上角度间隔后，再输出预测标签，求ACC是就用这个输出标签；softmax loss求预测标签和实际的误差。
● LFW上99.83%，YTF上98.02%
优点：
● 性能高，易于编程实现，复杂性低，训练效率高
● ArcFace直接优化geodesic distance margin(弧度)，因为归一化超球体中的角和弧度的对应。
● 为了性能的稳定，ArcFace不需要与其他loss函数实现联合监督，可以很容易地收敛于任何训练数据集。
缺点：
● W模型很大
到此，以上就是小编对于cnn测量仪器的问题就介绍到这了，希望介绍关于cnn测量仪器的3点解答对大家有用。
