此篇文章仅作为收藏卷积神经网络 CNN 笔记(高级篇) Posted on 2017-04-25 In Deep learning , CNN | 0 Comments | 1768 对应 深度学习知识框架，学习更先进的 CNN，包括 Al
CNN模型预测股票涨跌的始末过程——（一）股票数据的获取【附源码和数据】股票数据的获取Choice数据 — 东方财富TushareBigQuant最后列一下我下载成功的数据 股票数据的获取股票数据的获取一向是比较繁琐与复杂的，下面我来列举一下我尝试获得数据的几种方法。也欢迎大家来提出更多的好用的方法~Choice数据 — 东方财富http://choice.eastmoney.com 这个网站对
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2024-03-16 00:17:18
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#作者：韦访 1、概述这次我们先不讲原理，先在Github上拿个源码来跑，有感觉以后，再去分析它的工作原理和源码，所以这一讲我们先来个初探人体姿态检测。先来说说什么是人体姿态检测吧，如上图所示，简单的说，就是检测出人体的双眼，鼻子，耳朵，双肩，双臂，臀部，膝盖等等关键点，然后再将这个关键点有序的连接起来，形成人的“骨架”。2、源码下载Github源码地址为：https://github.com/
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2023-12-18 16:02:15
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人体姿态估计是当前计算机视觉领域的热点研究问题。对人体骨架关节点进行准确提取并构建人体骨架模型，为进一步的人体姿态识别、实时交互游戏等应用提供了基础。但是传统的基于RGB图像的方法容易受到光照、阴影、复杂背景的影响，准确度不高并且算法复杂。利用深度图像技术可以有效地解决上述问题，利用深度信息可以快速地进行背景分割，抗干扰性能好，算法效率高。本文主要研究基于深度图像的人体关节定位算法。算法对深度图像
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2024-06-23 22:52:24
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Why CNN？ 当我们直接用一般的fully connected的feedforward network来做图像处理的时候，往往会需要太多的参数，100100的彩色图片input是3100*100维向量，如果第一层hidden layer有1000个神经元，则一共需要需要30000000个参数怎么减少参数呢？想要发现图片的样式不需要看整张图片，只需要看一部分图片对于出现在不同位置的同样的patt
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2023-12-14 19:25:11
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文章目录姿态迁移简介方案详解MediapipeMediapipe数据获取多人姿态识别方向探索PoseNetMoveNetOpenPoseOpenMMD总结参考链接 姿态迁移简介目前AR，VR，元宇宙都比较火，需要实际场景和虚拟中进行交互的情况，因此研究了通过摄像头获取图像进行识别，本文主要概述了在人体身体姿势识别跟踪方面的一些调研和尝试。通过各个方案，我们可以从RGB视频帧中推断出整个身体的关键
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2024-08-10 18:33:00
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目录前言一、人体姿态识别的一些入门知识点二、Blazepose 算法简介三、AI健身系统的实现前言 随着全民健身热潮的兴起,越来越多的人积极参加健身锻炼,但由于缺乏科学 的运动指导,使健身难以取得相应的效果。据市场调查显示,没有产品可以自动分析健身 运动并提供指导。而近年深度神经网络在人体姿态识别上已经取得了巨大的成功，针对这个现象,本文设计了一个基于 OpenCv 和 MediaPipe 中的
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2023-10-23 20:24:12
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人体姿态估计简介人体姿态估计根据估计的关节坐标维度分为2D姿态估计和3D姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体的关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的骨架，人体2D骨架表现形式如下所示：3D姿态估计的目标是从图像或视频中估计人体基于某点的人体三维关节坐标(x, y, z)，一般以人体的臀部(Hip)关节为基点，本质上是一个回归问题。人体姿态估计应用动作识别追踪一段时间内一
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2023-10-01 18:47:42
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# Python人体姿态识别指南
人体姿态识别是一项非常有趣且实用的计算机视觉技术，广泛应用于健身、监控、游戏等领域。本文将详细介绍如何用Python实现人体姿态识别，并提供相应的代码和注释，以帮助初学者入门。
## 实现流程
在开始之前，我们需要明确实现人体姿态识别的整体流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-08-13 09:11:40
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# iOS 人体姿态识别
## 引言
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人体姿态识别技术逐渐受到关注。通过分析人类的身体部位，尤其是在运动和交互场景中，姿态识别能够识别并分析个体的活动状态。这项技术广泛应用于健身、医疗、游戏等领域。在iOS平台中，Apple提供了Core ML和Vision框架来实现这一功能。
本文章将简要介绍iOS中的人体姿态识别原理，并提供相关代码示例。我们将使用
在本篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中实现人体姿态识别。人体姿态识别是一个非常有趣且实用的计算机视觉任务，它能够分析图像或视频中人的姿势与动作。接下来，我们将通过审批检查、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固与版本管理等几个重要环节，详细记录实现的全过程。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的系统符合需求。以下是系统要求的详细说明。
| **系统要求** | **要求
主要内容一. 定义二. 目前常用的三维姿态的表示方式（两种）三. 基本解法四. 研究倾向4.1 Weak supervision(弱监督学习)4.2 From image to video(视频中的姿态估计)4.3 Total capture of detailed motion(对全身的精细的运动捕捉)4.4 Multiple people(多人的3D姿态估计)4.5 Human-scene
# 人体姿态识别 Python 实现指南
人体姿态识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，它可以用于运动分析、健康监测、游戏交互等场景。对于刚入行的开发者来说，实现这一功能虽有挑战，但借助现有的工具和框架，能够相对容易地上手。本文将带你完成这一任务，通过简单的步骤和代码示例，帮助你快速实现人体姿态识别。
## 实现流程概述
在实现人体姿态识别之前，我们首先需要明确整个任务的流程。以下表格概述了
原创
2024-10-22 03:22:23
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论文提出了一种openpose人体关键点算法的改进策略。由于官方的coco数据集中存在下面的问题，图片之后的人体区域没有关键点的标注遮挡情况下的人体区域没有关键点的标注有些可见的关键点区域没有进行相应的关键点标注可以忽略的区域的mask标注缺失实验证明使用修正过的数据进行训练可以加速训练的收敛，并且提升模型的精度。原始COCO数据集的关键点根据关键点生成的PAF使用openpose检测
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2023-08-08 17:02:31
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1.DeepPose（谷歌大佬首次提出人体关键点解决方案）CVPR2014 Google | DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks3rdParty Code:pytorch3rdParty Code:chainer3rdParty Code:tensorflow3rdParty Code:caffeGoogle...
原创
2021-08-26 11:41:27
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参考： 在 Python 中使用机器学习进行人体姿势估计姿态检测是计算机视觉领域的一个活跃研究领域。 什么是姿态估计？姿态估计是一种跟踪人或物体运动的计算机视觉技术。这通常通过查找给定对象的关键点位置来执行。基于这些关键点，我们可以比较各种动作和姿势并得出见解。姿态估计在增强现实、动画、游戏和机器人领域得到了积极的应用。目前有几种模型可以执行姿态估计。下面给出了一些姿势估计的方
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2023-12-28 05:08:55
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摘要：提出了一个新的端到端可训练的多实例（multi-instance)姿态估计模型，其结合了CNN和Transformer。我们将多实例图像姿态估计作为直接集合预测问题。受最近关于Transformer端到端可训练的目标检测工作的启发，我们使用Transformer编码器-解码器架构和二部图匹配（bipartite matching）方案来直接回归给定图像中所有个体的姿态。我们的模型称为POse
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2023-11-06 19:59:30
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人体姿态识别-左肩和左肘的定位识别 对于传统的人体动作识别方法来说，分为三类：基于人体模型的方法；基于全局特征的方法，基于特征的方法，人体动作丰富多样，不同的动作具有不同的含义。这里我选择基于特征的方法来识别人体某个部位的动作，即用一组特征向量来标识这个动作，一旦条件满足这个特征向量，就判定该动作被识别。
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2024-01-20 22:45:39
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OpenNI简介OpenNI (开放自然交互)是一个多语言，跨平台的框架，利用符合OpenNI标准的API进行编程，可以使我们与传感器和中间层的具体实现细节相脱离，同时OpenNI也允许我们获取和控制传感器层的数据。OpenNI的中间件层是实现人体姿态的算法层，目前PrimeSense的NITE(Nature Interacte tecnoligy for End-User)提供了OpenNI标准
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2024-03-08 21:25:20
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第一次写博客，想和大家分享一下最近学习的人体姿态估计及其应用。一、人体姿态估计的介绍人体姿态估计根据估计的关节坐标维度分为2D姿态估计和3D姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体的关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的骨架，人体2D骨架表现形式如下所示： 3D姿态估计的目标是从图像或视频中估计人体基于某点的人体三维关节坐标(x, y, z)，一般以人体的臀部(H
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2023-11-10 18:11:29
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