姿态估计的目标是在RGB图像或视频中描绘出人体的形状，这是一种多方面任务，其中包含了目标检测、姿态估计、分割等等。有些需要在非水平表面进行定位的应用可能也会用到姿态估计，例如图形、增强现实或者人机交互。姿态估计同样包含许多基于3D物体的辨认。在这篇文章中，ModelZoo的作者汇总了几种开源的深度学习模型以及针对姿态估计的代码，论智对其进行了编译，如有遗漏请在评论中补充。DensePose创作这篇
背景：完全信息博弈与MCTS算法要完全弄清AlphaGo背后的原理，首先需要了解一下AI在博弈游戏中常用到的蒙特卡洛树搜索算法——MCTS。在一个完全信息下的博弈游戏中，如果所有参与者都采取最优策略，那么对于游戏中的任意一个局面ss，总有一个确定性的估值函数v∗(s)v∗(s)可以直接计算出最终的博弈结果。理论上，我们可以通过构建一棵博弈树，递归地求解出v∗(s)v∗(s)。这就是Minimax算
由于tensorflow使用的是graph的计算概念，在没有涉及控制数据流向的时候编程和普通编程语言的编程差别不大，但是涉及到控制数据流向的操作时，就要特别小心，不然很容易出错。这也是TensorFlow比较反直觉的地方。在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if...else...，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。关于tf.cond（）函数的具体操作
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