行为检测是行为识别的一个分支，个人认为其目的为了提高行为识别的准度。行为检测处理的对象大部分是视频数据。它完成检测任务大致可以分为两个阶段，第一个阶段为从视频中提取相关行为空间和时间特征，第二个阶段是基于这些特征准确的定位具体行为在视频中的开始和结束时间。在R-C3D之前，处理该问题最好的方法主要通过滑动窗形式生成的时间段，之后对
从工业实际模型到持久模型Product Modeler 简化版滑板是由七个组装好的实体部件组成，属于三种类型:一个板子(粉色)。两个支架(灰色)。四个轮子(绿色)。在Product modeler中，该滑板可表示为以下结构：Reference：对部件或组装部件模型的引用。Instance：实例，给定位置上的引用的模型，该实例所在装配体的引用聚合该实例。Representation：表示零件的形状和
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2024-10-31 08:23:16
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Resnet 学习笔记前言 学了几个月的神经网络，感觉也没学到什么东西，炼丹能力倒是提升不少。。。不能只停留在应用方面，还是要掌握理论，因此就想借助博客园把我学到的理论知识都记录下来，也算是加深记忆了。 最近在看一些著名的网络模型，就从Resnet着手写下第一篇博客（主要是GoogleNet太复杂。。。）Why Resnet 当今世界，神经网络模型越来越深，那么是不是越深的模型就越好呢？ 论文中首
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2024-06-05 10:55:05
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HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction
论文：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码（已开源）：https://github.com/HRNet/HRFormer本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT)，它可以通过学习高分辨率表征来完成密集的预测任务，而原来的Vis
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2024-05-27 19:38:18
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https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch/blob/master/resnext.py
ResNeXt然后是ResNeXt具体的网络结构。类似ResNet，作者选择了很简单的基本结构，每一组C个不同的分支都进行相同的简单变换，下面是ResNeXt-50（32x4d）的配置清单，32指进入网络的第一个ResNeXt基本结构的分组数量C（即基数）为32
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2024-04-11 10:42:01
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2015年最火的ResNet现在看已经是过去时了，后来的DenseNet、Mask-RCNN等架构的出现已经磨平了2015CVPR best paper的锋芒。ResNet的想法非常简单，学过闭环反馈的话都会自然地想到是不是可以将信息跳跃式地反穿？当然，结构上看ResNet是正向的一个skip connection (shortcut)。其实一直以来我都不理解为什么ResNet能够解决深层网络效果
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2024-03-19 19:44:17
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目录一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题2、解决深度网络的退化问题二、残差结构三、Resnet网络结构1.原理分析2、结构分析3、代码分析（内含分析和注释）一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题传统的想法是如果我们堆叠很多很多层，或许能让网络变得更好。然而现实却是：堆叠网络后网络难以收敛，而且梯度爆炸（梯度消失）在一开始就阻碍网络的收敛，让网络难以训练，得到适当的参数。2、解决深
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2024-02-15 09:33:45
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本文提出了一种基于CNN的3D物体识别方法，能够从3D图像表示中识别3D物体，并在比较了不同的体素时的准确性。已有文献中，3D CNN使用3D点云数据集或者RGBD图像来构建3D CNNs，但是CNN也可以用于直接识别物体体积表示的体素。本文中，我们提出了3D CAD物体检测。相关工作3D形状描述符。现代3D物体识别模型起始于60年代，早期的识别框架基于几何模型。然而，大多数识别工作基于手工提取的
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2024-10-16 13:56:49
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假设我们有这样一个2D卷积模型modle = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(Maxpooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.a
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2024-10-25 12:19:22
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OSNet 论文翻译摘要作为一个实例级的识别问题，行人再识别(ReID)依赖于具有识别能力的特征，它不仅能捕获不同的空间尺度，还能封装多个尺度的任意组合。我们称这些同构和异构尺度的特征为全尺度特征。本文设计了一种新颖的深度CNN，称为全尺度网络(OSNet)，用于ReID的全尺度特征学习。这是通过设计一个由多个卷积特征流组成的残差块来实现的，每个残差块检测一定尺度的特征。重要的是，引入了一种新的统
一、3D相机简介常见的三维视觉技术，包含双目、ToF、激光三角、结构光等毫米级：双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，VR/AR，刷脸支付等微米级：线激光、结构光(编码)的精度是 um 级，主要应用在工业领域，如：表面缺陷检测、三维测量等纳米级：另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质物体的三维测量线激光3D相机，是一种基于三角测量原理，通过图
在CAD绘图时，我们为了绘图的准确性需要对绘制的CAD图纸进行三维立体的查看，即三维导航，快 速三维立体查看CAD图纸。那么我们该如何对CAD图纸进行三维立体查看呢？小编今天就和大家具体的讨论一下。方法一：如何使用CAD编辑器专 业版进行三维导航，快 速三维立体查看CAD图纸。 1.我们先运行CAD编辑器专 业版，打开绘制的CAD三维立体图纸。2.然后在命令行输入“3DORBIT”命令字符，或是直
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2024-05-06 19:59:57
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网络退化问题AlexNet、VGG、GoogleNet结构都是通过加深网络结果，但是网络的深度提升不能通过层与层的简单堆叠来实现。由于梯度消失问题，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至开始迅速下降，ResNets 残差网络2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResN
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2024-03-25 21:29:20
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摘要：传统的深度神经网络在网络层数较深时，会出现梯度消失或者爆炸的问题，导致难以有效训练。ResNet通过引入“残差块”（Residual Block）的方式来解决这一问题。残差块中，利用跳跃连接的方式将输入的恒等映射直接加到后续的输出中，从而使得网络直接可以学习到对输入的差异性特征，避免这些信息因为多网络层的堆叠而丢失。此外，在ResNet的设计中还采用了批规范化、池化等常规技术，进一步提高了模
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2024-04-26 15:31:22
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lists 的各个 list 里包含的各个 layer 如下所示：
Layer提供了update(....)，renderOpaque(....)，renderBlended(....)接口，这些接口会在RenderView的onDrawFrame绘制代码中被调用。GridLayer 中
很多用户在制作PPT展示图的时候，有时候需要制作三维立体的魔方图，制作步骤简单，不过还有很多的用户不清楚如何制作，那么下面小编就为大家分享PPT制作三维魔方图的详细步骤教程，不会制作的朋友可以参照下面的步骤教程多练习几次就会了。ppt制作三维魔方图详细教程1、打开PPT，建立空白演示文稿。2、插入一个正方形。3、再复制多个正方形，组合成为一个整体，而且整体上也呈正方形。4、把组合图形进行等轴右上三
文章目录前言一、flutter_cube1.依赖2.使用二、model_viewer_plus1.依赖2.配置2.使用三、结合three.js1. 配置three.js下载资源编写index.html2. 导入Flutter项目引入资源声明资源3. Flutter中使用依赖配置使用总结 前言本文主要是对pub上的3D库使用总结及Flutter中结合three.js总结一、flutter_cube
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2024-04-12 10:52:33
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3D卷积方法是把视频划分成很多固定长度的片段(clip)，相比2D卷积，3D卷积可以提取连续帧之间的运动信息。即，3D卷积将视频多帧进行融合 1. C3Dpaper: D. Tran, et al. Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks. ICCV'15.Tran等人提出C3D，其将3
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2024-02-27 22:33:19
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打破2D到3D的壁垒
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2022-10-06 14:41:42
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用AI处理二维图像，离不开卷积神经网络（CNN）这个地基。
不过，面对三维模型，CNN就没有那么得劲了。
主要原因是，3D模型通常采用网格数据表示，类似于这样：
这些三角形包含了点、边、面三种不同的元素，缺乏规则的结构和层次化表示，这就让一向方方正正的CNN犯了难。
△CNN原理图，图源：维基百科
那么像VGG、ResNet这样成熟好用的CNN骨干网络，就不能用来做三维模型的深度学习
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2021-06-18 17:53:24
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