人体姿态估计可以细分成四个任务：单人姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation)多人姿态估计 (Multi-person Pose Estimation)人体姿态跟踪 (Video Pose Tracking)3D人体姿态估计 (3D Skeleton Estimation)。单人姿态估计: 输入是切割出来的单个行人，然后再找出行人的关键点，使用的方法
SSDFaster R-CNN：1.对小目标检测效果差：只是在一个特征层上进行预测，而此特征层是经过许多卷积层后所得到的feature map,已经被抽象到比较高的层次，所以细节信息的保留较少。而小目标的检测需要细节信息 ，以至于在高层的特征层上来预测我们的小目标，检测效果没有那么好2.模型大，检测速度慢：在RPN进行了一次预测，在Fast R-CNN又进行了一次预测（two-stage 的通病）
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs），由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年，GANs热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到NIPS，大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价GANs是“20年来机器学习领域最酷的想法”。Generative Adversarial Nets(GAN)
目录简单编码规则简单编码例题部分常用标签例题一例题二例题三例题四例题五例题六例题七例题八字段扩充对标签值扩充扩充情况扩充方法扩充样例对 Length 字段扩充扩充情况扩充方法扩充样例参考资料简单编码规则基本编码规则(Basic Encoding Rule)把 ASN.1 表示的抽象类型值编码为字节串，这种字节串的结构为类型—长度—值，简称 TLV(Type-Length-Value)。其中 Typ
这篇博文介绍了Cmake、VS2017、opencv3.4.1的下载安装。最后在利用cmake编译opencv的时候出现了一些问题，提示信息了出现了几个模块的一些警告信息，表示无法连接到服务器，下载不了对应东西。虽然继续向下安装也不会出现其他问题，继续在VS2017中编译生成后，新建测试项目也能正确显示。不过问题在于这俩模块应该是无法使用的。ffmpeg貌似是用于音视频播放解析的，而ippicv
一、LabImg安装安装命令语句pip install labelimg或conda install labelimg后者，可以有效避免依赖库缺失情况。一般，第一个命令语句无法安装时，可以尝试用第二个命令语句。示例 以管理员身份打开命令提示符窗口，输入安装命令语句二、 LabImg使用输入命令语句，则可以打开labelImg的窗口labelimg 标注自己的数据集步骤
文件系统文件是什么/文件系统是什么文件是操作系统提供给用户/应用程序操作硬盘的一种功能
文件系统是操作系统内核中负责组织管理硬盘的程序，文件系统提供了文件的概念，文件系统控制硬盘
应用程序
操作系统： 文件系统（文件）
计算机硬件：硬盘每个分区对应一个文件系统，文件系统种类可以不同。
操作系统：文件系统1 文件系统2 文件系统3
硬盘： 分区1 分区2 分区3日志文件系统linux系统中的
作者简介Army，携程数据库专家，主要负责分布式数据库运维及研究。Keira，资深数据库工程师，主要负责MySQL和TiDB运维。Rongjun，携程大数据架构开发，专注离线和实时大数据产品和技术。前言携程自2014年左右开始全面使用MySQL数据库，随着业务增长、数据量激增，单机实例逐渐出现瓶颈，如单表行数过大导致历史数据查询耗时升高，单库容量过大导致磁盘空间不足等。为应对这些问题，我们采取了诸
帧融合的功能（慢镜头的制作） 2008-08-21 19:02:13|
AE里的帧融合一直不觉得好，就是简单的帧与帧之间的叠画。前些天看了一个教程，发现这个帧融合还有两种算法，一个是叠画方式，一个是像素运算的方式。今天来研究一下这两种之间的区别。 首先，为什么要出现帧融合的功能？ 标准PAL电视信号是以每秒25幅画面进行记录和重放的，制作
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 代码地址：CenterNet: Object detection, 3D detection, and pose estimation using center point detectionCenterNet 是2019年4月发布的，是一种基于关键点估计的目标检测方法。目标作为点Abstractexhaustiv
工业现场使用视觉时一般需要相机坐标系和机械手臂坐标系的转化，这里介绍一种比较简单的标定方案。没有使用到标定板。经过几个项目的测试，精度还算可以，如果要求高精度的场合，就用标定板标定吧！【可以购买专用的标定板，或者自己制作(像我这种穷逼)，哈哈】 如上图所示：OXY为机械手坐标系，O
问题：当我们在对小目标数据集进行检测时，发现无论如何都有一些漏检的，其中我们也添加一些模块，以及其他的一些改进方法，如注意力、激活函数等等，结果始终不会令人满意，map也没有丝毫的提升。目的：增加对小目标的检测能力，不能产生漏检！自述：许多关于小目标的资料，包括知网上的一些期刊，真的是无力吐槽，可能他们也只是提供方法，而不考虑结果吧，虽然注意力机制个别情况确实有效，但这种几率太低太低（陨石撞地球）
3D目标检测最主要的应用领域是自动驾驶，主流用的传感器是camera和lidar， 一般车上也会配备很多radar， 但是在检测中一般很少用到radar。除了特斯拉坚决不用lidar， 只基于纯视觉做自动驾驶感知， 大多数的自动驾驶感知主传感器都是lidar, 然后加几个camera作为辅助。最近也有一些研究开始在感知中采用radar， 但是一般也只是作为辅助。 然而radar的发展还是很快的，
SQLite3 插件 github 下载地址 插件配置步骤地址购买地址 其他加密方式介绍SQLCipher API 地址前言 应用使用 SQLite 来存储数据，很多时候需要对一部分的数据进行加密。常见的做法是对要存储的内容加密后存到数据库中，使用的时候对数据进行解密。这样就会有大量的性能消耗在数据的加密解密上。 SQLite 本身是支持加密功能的 (免费版本不提供加密功能，商业版
这是数字图像处理课的大作业，完成于 2013/06/17，需要调用 openCV 库，完整源码和报告如下： 1 #include <cv.h>
2 #include <highgui.h>
3 #include <stdio.h>
4 #include <stdlib.h>
5 #include <math.h>
最近在写HR系统用到的第三方的Devexpress套件因为要使用权限机制控制不同用户进入系统显示菜单所以要配合字典数据动态生成。在WEB中这种问题灰常的轻松在winform里就稍微有点不同为了用DEV实现卡式菜单有组的概念具体如图红色部分提示：这里用了菜单头、菜单组、菜单项来逐级生成 ，首先是菜单头便利创建然后判断是否有菜单组如果有菜单组就先生成菜单组然后把菜单项加入菜单组最后为按钮注册事件，这里
文章目录前言一、vsftpd的安装及启用1、具体步骤2、开启匿名用户访问功能并测试二、vsftpd基本信息三、匿名用户访问控制四、本地用户访问控制五、虚拟用户访问一、建立虚拟用户访问二、虚拟用户家目录的独立设定三、用户配置独立前言ftp（file transfer proto）它是互联网中最老牌的文件传输协议，往往在企业内部应用比较多，vsftpd提供该协议。一、vsftpd的安装及启用1、具体步
目录[-] 一、什么是VFL？
二、VFL的图形表示
三、VFL的使用规则
四、VFL使用的前提和方法
1、设置translatesAutoresizingMaskIntoConstraints属性
2、两种常用的约束格式（NSArray、NSLayoutConstraint）
(1)NSArray方法（适用于添加水平和垂直的约束）
(2) NSLay
目录推陈出新性能编码器长跳跃连接解码器演进思路归纳偏置远距离依赖空间分辨率 推陈出新上面笔者已经简单的为大家过一篇语义分割的简略发展史，下面将带大家追本溯源，一步一步的探讨出语义分割未来发展的诸多可能性。先来简单总结下传统图像分割。对于传统的图像分割算法，无论是阈值分割、区域分割、边缘分割或基于聚类的方法，几乎都停留在纯手工设计的阶段，例如人为确定一个阈值或者定义一个滤波器模板。此类方法更加适应
本文希望能将FPU以及ARM中的FPU介绍清楚。1. FPU（Floating-Point Unit）浮点运算单元是处理器内部用于执行浮点数计算的逻辑部件，或者说硬件电路。不是所有的处理器都有该功能。浮点运算满足IEEE 754的标准，所谓IEEE 754标准，定义了浮点数字的存储和计算方式、计算异常等，比如IEEE 754标准准确地定义了单精度（32位）和双精度（64位）浮点格式。 对于含有FP
论文地址：SG-One: Similarity Guidance Network for One-Shot Semantic Segmentation Code地址：SG-OneAbstract小样本图像语义分割是一项具有挑战性的任务，即仅使用一个注释示例作为监督，从未见过的类别中识别目标区域。在本文中，我们提出了一种简单而有效的相似性引导网络来解决小样本分割问题。我们的目标是参考同一类别的一个密
2020年12月17日arXiv论文 “PanoNet3D: Combining Semantic and Geometric Understanding for LiDAR Point Cloud Detection“，作者来自CMU RI 研究所。 作者觉得大多数激光雷达检测方法只是利用目标几何结构，所以提出在一个多视角框架下学习目标的语义和结构特征，其利用激光雷达的特性，2D距离图像，以此
1.标定注意事项(1)标定板平整度(2)棋盘格，圆（偏心误差）；精度：圆>棋盘格，前提条件优化偏心误差(3)所有标定数据加一起尽量布满整个视野(4)左右相机采用近处标定数据分别进行单目标定，保证左右相机内参矩阵和畸变参数准确性(5)标定数据覆盖较大的深度范围，同时保证棋盘格角点的清晰度（由于远处标定板太小，角点不清晰，远处只采4m正中央横竖、倾斜45度标定板）(*)重投影误差并不能说明问题；
下面针对抽象类和接口做一个详细的对比
抽象类( abstract method )  
计算机视觉 (Computer Vision) 技术的不断普及，让机器识别和处理图像就像人的大脑一样，且速度更快、更准确。机器·像人类一样去“思考”Computer Vision Applications in Use计算机视觉 (Computer Vision) 是近年来人工智能增长最快的领域之一。许多计算机视觉应用已经投入使用，且正在以更快的速度、更大的规模去尝试模仿人类观察和理解周
用lazarus瞬间开发自己的安卓APP 分类： &n
一、教程说明前言教程目的：从头到尾细细道来单点登录服务器及客户端应用的每个步骤单点登录（SSO）：请看百科解释猛击这里打开
本教程使用的SSO服务器是Yelu大学研发的CAS(Central Authentication Server)，本教程环境：Tomcat6.0.29JDK6CAS Server版本：cas-server-3.4.3.1、cas-server-3.4.10CAS Client
1. 下载YOLOv3工程项目git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet2. 修改Makefile配置，使用GPU训练，修改如下：GPU=1 #如果使用GPU设置为1，CPU设置为0
CUDNN=1 #如果使用CUDNN设置为1，否则为0
OPENCV=0 #如果调用摄像头，还需要设置OPENCV为1，否则为0
OPENM
本文翻译自One-shot object detection，原作者保留版权。作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体：这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边界框（bounding boxes），还要给出每个物体的分类概率。通常情况下