平稳过程的功率谱密度函数与其自相关函数是一对傅里叶变换关系， 自相关函数=E[x(t)*x(t-c)]， 功率谱密度=某一段时域长度为T的信号的频谱的功率(模值平方)除以时域的总长度T，即 对于离散信号来说：自/互相关函数就是对位相乘再求和再取均值，复数就是共轭相乘再求和取均值，实际中均值取不取都行 ...
转载
2021-10-28 22:52:00
2352阅读
2评论
一、NARF关键点提取1、背景关键点也称为兴趣点，是通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。从技术上来说，关键点的数量要比原始点云的数目少很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的紧凑表示，而且不失代表性与描述性，从
原创
精选
2023-03-04 00:23:42
1359阅读
3评论
深度学习在计算机视觉的应用中已经十分广泛，其效果相比于传统方法也有很大的提高。本文就人脸检测这个领域，介绍深度学习在人脸检测领域的发展。 深度学习人脸检测最早的代表作之一是2015年CVPR的一篇论文《A Convolutional Neural Network Cascade for FaceDetection》，下文简称CascadeCNN。这篇文章保留了传统人脸检测方法中Cascade
转载
2024-09-22 20:08:13
77阅读
目录一、简介二、人体关键点检测数据集三、关键点检测任务的目标构建四、单人2D关键点检测相关算法五、多人2D关键点检测相关算法六、3D关键点检测相关算法正文一、简介关键点检测领域包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体（如手骨）关键点检测等。其中人体骨骼关键点检测是其中比较热门，难度系数较高，且应用非常广泛的一个研究领域，在自动驾驶中也会有很好的应用前景，所以本文主要是介绍人体关键点检测的一些相关内
转载
2024-05-31 23:31:45
295阅读
你有没有过这种体验，拍照时对着镜头，脑子一片空白、表情僵硬、手和脚无处安放，最后拍出来的照片很是奇怪。拍照软件中的固定姿势抓拍功能可以帮助你：选择一个你想要的姿势模板，当你摆出同款姿势时，软件会进行自动抓拍，完美避开拍照时的尴尬。本文详细介绍了华为HMS ML kit人体骨骼识别技术的集成过程，该技术精准定位了14个骨骼点，可以轻松实现固定姿势抓拍。人体骨骼检测功能开发实战做了一个视频流骨骼识别小
转载
2024-08-05 20:24:40
122阅读
0 项目背景在项目PP-TinyPose：自定义手部关键点检测模型的训练和评估中，我们成功将手部关键点数据集转换为较为通用的COCO格式，并使用针对移动端设备优化的实时关键点检测模型PP-TinyPose完成了训练，为流畅地在移动端设备上实现关键点检测任务做好了准备。那么，如何最高效地实现上面的模型在移动端设备的部署？而且，相较于EasyEdge提供的开源手部关键点检测模型，PP-TinyPose
【前言】目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类检测器，其简单的设计思想，长期活跃的社区生态，使其始终占据着较高的话题度。【演变】在ECCV 2022和CVPR
转载
2024-03-24 10:23:44
201阅读
一、现状人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。但实际应用中人脸的不同尺寸，姿态，遮挡，光照，复杂表情等对人脸关键点检测具有较大的挑战性。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。本文主要对2D
转载
2023-12-26 14:29:10
180阅读
点云中点法向量计算步骤：找到点pi相邻点集合S所有点Vi,然后去中心化,并构造协方差矩阵,公式如下:二维点云该点曲率计算方法：三维点云该点曲率计算方法：最小特征值对应的特征向量就是点的法向量Eigen::Vector2d ComputeNormal(std::vector<Eigen::Vector2d> &nearPoints)
{
Eigen::Vector2d n
如果能将你的才智与能力聚焦，并把它们集中在几项最主要的活动上，你将比一般人取得更多的成就，并且花的时间会更少。就像太阳光线，如果通过一个放大镜聚焦，它能够产生强烈的热与光。你所具有的选择各种处境中最至关重要的因素的能力，将使你在任何情况下都能够超水平发挥。
伟大的人之所以伟大，成功的人之所以成功，取决于他们
原创
2008-10-05 10:19:44
444阅读
原创
2022-08-11 10:18:40
123阅读
1.maskrcnn关键点检测分支2.sift等机器学习关键点检测方法ASM（Active Shape Model）算法步骤：
原创
2023-05-18 17:16:33
62阅读
# 人脸关键点检测与PyTorch
## 引言
人脸关键点检测是一项重要的计算机视觉任务，广泛应用于面部表情识别、人脸对齐、人脸识别等领域。关键点一般指的是人脸上的特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现人脸关键点检测，并提供相关的代码示例。
## 什么是人脸关键点
人脸关键点通常是指人脸上具有特征的若干点。这些点可以帮助计算机理解人脸的结构，包括：
# 实现“pytorch人脸关键点”的方法
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴有机会教导一位刚入行的小白如何实现“pytorch人脸关键点”的任务。本文将分步骤详细介绍整个实现的流程，并提供每一步需要执行的代码，以及对这些代码的解释说明。
## 流程概述
为了更好地帮助你理解，我将整个实现流程分解成以下步骤，并以表格形式展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|------
原创
2024-05-14 05:32:17
37阅读
文章目录1. 逻辑回归2. y(1,0) 逻辑回归损失3. y(-1,-1) 逻辑回归损失公众号 1. 逻辑回归逻辑回归使用回归手段来做分类问题(主要是二分类).它使用sigmoid函数减小预测范围,将线性回归的结果限定在(0,1)之间,并将其作为条件概率进行建模.[1]中解释了为什么这么做是合理的.对于单个样本,逻辑回归的构造函数为:]也就是给出了线性参数和x的条件概率函数.也就是似然概率函数
KMP算法百度百科KMP算法要解决的问题就是在字符串（也叫主串）中的模式（pattern）定位问题。说简单点就是我们平时常说的关键字搜索。模式串就是关键字（接下来称它为P），如果它在一个主串（接下来称为T）中出现，就返回它的具体位置，否则返回-1（常用手段）。首先，对于这个问题有一个很单纯的想法：从左到右一个个匹配，如果这个过程中有某个字符不匹配，就跳回去，将模式串向右移动一位。这有什么难的？我们
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 今天做题时遇到了人体关键点的问题。这类神经网络我之前只看过综述类的文章。凭借着印象勉强写了写。今天就找一篇论文学习一下。 简介：本文使用全卷积神经网络，对给定的单张RGB图像，输出人体关键点的精确像素位置，使用多尺度特征，捕捉人体各关节点的空间位置信息。网络结构形似沙漏状，重复使用top-do
转载
2024-07-25 13:58:15
17阅读
近日，英伟达的研究员成功建立了一个生成对抗网络，这是一个全球性的人工智能技术，让两个AI系统通过“创造图像”和“判断图像”去生成一张不存在的照片。首先，先给人工智能提供一张真实的照片，然后AI系统会通过一张模糊的照片开始进行仿制，直到清晰的逼真人物照片。此AI系统还可以根据不同的照片组合，最终PS出一张完全不存在人的照片。如果没有在照片下方标注名字，你根本就找不出哪个是仿制的。腾讯的AI一键卸妆，
1、 在整个网络中，使用STP的除了根桥外的所有交换机（除根桥外的每台）都有且只有一个根端口
2、 在除了根桥外的每台交换机上，根端口先用到根桥的最短路径开销选择，不行的话再用端口ID来选择
3、 同一台交换机（不是根桥）上落选的根端口的端口会变为非指定端口
4、每个交换机只能有一个根端口，每个网段只能有一个指定端口
5、 两台交换机
原创
2012-07-16 14:28:26
833阅读
函数直接或间接调用自己的过程称为递归调用。把握以下两个关键点，就基本掌握了递归的思想：
1、必须定义一个终止条件；否则函数会永远递归下去，直到栈空间耗尽。所以，递归函数一般都用类似if语句来判断终止条件，如果条件成立则继续调用，否则函数结束调用，开始返回。
2、找到本级函数和下一级函数的等价条件。
递归的通用伪代码如下
返回类型 Func(参数）{ &nb
原创
2013-03-08 22:38:36
1244阅读
