文章目录一、相关概念机器学习监督学习回归(Regression)问题分类(classification)问题无监督学习聚类(clustering)问题鸡尾酒会(cocktail)问题关于model线性回归 (Linear Regression)代价函数逻辑斯蒂回归神经网络附录matplot绘图简介教程最简单的一个绘图程序逐步添加要素1. figure子图2. 设置坐标轴范围、描述、ticks3.
1.概述现有的基于姿态估计的方式,是通过逐像素分类实现的,这种方式是考虑不到大范围的空间信息的。举例来说:在左图中,由于肘关节的外观与膝关节非常相似,对于一个感受野仅能覆盖肘关节本身的小特征提取器,很难将两者区分开来。但如果感受野能同时看到附近的手腕或肩膀,那么将其归类为肘部就容易得多。同样,在中间的图像中,要确定身体的某个部位是左还是右,人的头部和手的方向是重要的信息。在涉及单人姿态估计的方法...
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2021-08-26 11:46:07
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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
SimCC: a Simple Coordinate Classification Perspective for Human Pose Estimation SimCC(ECCV'22):基于坐标分类计算关键点,即计算每个关键点在x轴、y轴上的概率。 代码仓库 注:笔者不熟悉姿态估计相关领域的方法 ...
CVPR2020最新的工作:从视频中估计人体的形状和姿态,还是德国马普所提出的文章的基本翻译路线:https://zhuanlan.zhihu.com/p/118158936
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2021-07-14 16:01:25
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每天阅读2-3篇文献,并总结概括文献的中心思想。一、记笔记1、中心思想、经典句子、精巧的实验方案 中心思想。尽可能用50个字左右,归纳文章(目的、表征手段、主要结论) 在总结概括,abstract,conclusion,discuss里面,可寻。
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浅谈:2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势、未来方向以及个人思考
1.基本定义:从单张RGB图像中,精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。
2.基本任务:给定一张RGB图像,定位图像中人体的关键点位置,并确定其隶属的人体。
按照人的直观视觉理解的话,主要会涉及到以下问题:
关键点及周围的局部特征是什么样的?
关键点之间、人体肢体
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2020-04-27 16:57:33
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MPII Human Pose Database数据集下载
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2018-02-22 22:10:10
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作者丨哇噻@知乎编辑丨Smarter浅谈:2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势、未来方向以及个人思考1.基本定义:从单张RGB图像中,精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。2.基本任务:给定一张RGB图像,定位图像中人体的关键点位置,并确定其隶属的人体。按照人的直观视觉理解的话,主要会涉及到以下问题:关键点及周围的局部特征是什么样的?关键点之间、人体肢体的空
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2022-10-05 11:02:04
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code: https://github.com/cwlroda/falldetection_openpifpaf文章目录摘要方法结果摘要我们提出了
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2022-06-27 14:37:57
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PaddleHub体验与应用目录PaddleHub体验与应用PaddleHub简介PaddleHub安装PaddleHub体验1.PaddleHub的安装2.情感分析3.口罩检测4.人像抠图5.风格迁移PaddleHub简介PaddleHub是为了解决对深度学习模型的需求而开发的工具。基于飞桨领先的核心框架,精选 效果优秀的算法,提供了百亿级大数据训练的预训练模型,方便用户不用花费大量精力从头开始
Simple and Lightweight Human Pose EstimationPDF: https://arxiv.org/pdf/1911.10346v1.
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2022-08-06 00:03:37
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本片blog主要介绍hmr源代码的实现,理论的解读在下一片中进行解读:大家有什么疑问,欢迎在下面留言交流呀!!!(1)从github上下载源代码:https://github.com/akanazawa/hmr这个源代码的实现有好几种不同的实现版本:tensorflow、pytorch等等,这里介绍tensorflow的版本(2)下载完源代码后,首先查看工程的具体架构,如果你需要训练的话建议...
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2021-07-12 17:15:18
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2021-08-05 10:22:39
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2020-09-02 08:15:00
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2022-12-25 09:56:02
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2022-12-25 06:51:35
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