Stacked Hourglass Networks（级联漏斗网络）姿态估计（Pose Estimation）是 CV 领域一个非常重要的方向，而级联漏斗网络的提出就是为了提升姿态估计的效果，但是其中的经典思想可以扩展到其他方向，比如目标识别方向，代表网络是 CornerNet（预测目标的左上角和右下角点，再进行组合画框）。CNN 之所以有效，是因为它能自动提取出对分类、检测和识别等任务有帮助的特
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2023-07-19 20:08:39
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姿态估计（pose estimation）在计算机视觉领域是一个非常重要的方向，人类动作理解，人机互动等等应用都需要精确的姿态识别。目前，绝大多数的2d姿态识别都是识别人体的关键点，比如，给定一张普通的RGB图像，算法会给出人体的脚踝，胳膊，面部等区域的关键点（keypoint）目前，基于stacked Hourglass Model的各种变种算法，牢牢占据了姿态检测的半壁江山，所以，非常有必要搞
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2024-07-05 20:45:56
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Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimationkey words:人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像，输出人体某些关键点的精确像素位置.堆叠式沙漏网络 Stacked Hourglass Networks多尺度特征 Features processed across all scales
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2024-01-05 20:45:13
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hourglass
原创
2021-08-02 15:44:00
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创新之处在于：Stacked Hourglass没有针对人体的拓扑结构设计一些额外的网络层或者优化器，而是尽可能地利用神经网络本身的表达性，来完成姿态估计的任务。这使得其更加的简洁优美，也更加的直接和端到端（end-to-end）。1 贡献：本文采用了更加简单而富有对称性的网络架构，而没有加入额外的人体知识建模，就达到了SOTA。这样类似全卷积（FCN）的策略也更加直接和有力。后续单人姿态估计的经
UVA_10564
我们可以用f[i][j][k]表示到第i行第j个格子时路径上值得和是否可以为k，为了保证记录的路径字典序最小的，我们可以将i由大向小循环。
状态转移的思路还是很好想的，但是写起来有些蛋疼。
#include<stdio.h>#include<string.h>#define MAXD 50#define MAXS 520int N, S
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2011-12-04 17:31:00
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人体姿势估计论文：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation及其PyTorch实现PDF: https://arxiv.org/pdf/1
原创
2022-08-06 00:03:12
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uva 10564 Paths through tlass to the right a path is marked. A path
原创
2023-07-26 17:48:18
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题目传送门 题意： 给一个相上面的图。要求从第一层走到最下面一层，只能往左下或右下走，经过的数字之和为sum。 问有多少条路径之和刚好等于S？ 如果有的话，输出字典序最小的路径。 思路： f[i][j][k] 代表从(i,j)点往下走到最后一层和为k的方案数 那么，显然可以得到状态转移： f[i][j][k] = f[i+1][left][k-val] + f[i+1][right][k-val...
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2013-08-02 22:30:00
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乱写一通就过了。。。#include <
原创
2022-08-17 16:45:20
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从下往上DP，d(i, j, k)表示第(i, j)个格子走到底和为k的路径条数。至于字典序最小，DP的时候记录一下路径就好。 1 #include 2 #include 3 #include 4 using namespace std; 5 6 int n, sum; 7 int a[50...
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2015-08-13 10:16:00
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题意：从最上面走到最下面，使得路过的数求和为s，并输出编号最小的一组路径。 析：基本动规，dp[i][j][s] 从最下面到 i，j 和为s，路径数，要么从左面要么从右，求和就好了，注意上面和下面的不太一样，要分别求解。 代码如下：
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2017-03-22 21:02:00
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题目大意：给出一个沙漏型的矩阵，给你一个数字M，要求你从第一行走到最后一行，每行只能走一次，且每个格子上有相应的数值，要求走过的路径的数字和要为M，如果有的话，输出有多少条路径，并输出路径中的字典序最小的路径解题思路：普通的DP，三维数组表示状态，DP[I][j][num]表示第i行j列要求下面走的路径的和为num的有几条，则dp[i][j][num] = sum (dp[i+1][k][nu
原创
2023-04-07 10:52:03
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1.现值：衡量货币的时间价值金融学是研究人们如何在某一时期内做出关于配置资源和应对风险的决策的学科。现值是用现行利率产生一定量未来货币所需要的现在货币量。终值是在现行利率既定的情况下，现在货币量带来的未来货币量。复利是货币量的连续累积。这些名词的说明都是跟会计学相关的金融指标。2.风险管理风险厌恶来源于人们喜欢好事情并厌恶坏事情的发生。保险市场的风险主要来自于逆向选择和道德风险。多元化是用大量不相
题目传送门 1 /* 2 01背包(类)：dp[i][j][k] 表示从(i, j)出发的和为k的方案数，那么cnt = sum (dp[1][i][s]) 3 状态转移方程：dp[i][j][k] = dp[i+1][j][k-c] + dp[i+1][j+1...
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2015-08-09 16:48:00
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本案例是CenterNet-Hourglass论文复现的体验案例，此模型是对Objects as Points 中提出的CenterNet进行结果复现。
原创
2022-12-05 15:06:15
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Stacked Hourglass Networks是2016年提出的一种用于单人人体姿态估计的网络，并取得了很好的效果。这里我们从网络结构以及一些实现细节简单分析下这个网络。
原创
2024-08-19 14:33:16
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CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104，本文从结构和代码先对hourglass进行讲解。 本文对应代码位置在：https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree
原创
2021-12-29 17:05:43
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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