0 - 背景 人体姿态识别存在遮挡以及关键点不清晰等主要挑战,然而,人体的关键点之间由于人体结构而具有相互关系,利用容易识别的关键点来指导难以识别关键点的检测,是提高关键点检测的一个思路.本文通过提出序列化结构模型,来提高人体姿态识别任务的效果. 1 - 贡献 使用一个序列卷积结构模型学习表达空间信息 采用系统的方法来设计和训练模型,以学习图像特征和依赖图像空间模型进行结构化预测的任务 在MPII/LSP/FLIC等数据集上实现了最好的性能 分析了联合训练一个多阶段.中间重复监督的架构的效果 2…

Convolutional Pose Machines 2018-12-10 18:17:20 Paper:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wei_Convolutional_Pose_Machines_CVPR_2016_paper.pdf Caffe Version: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/convolutional-p…

异或巧用:Single Number 今天刷leetcode,碰到了到题Single Number.认为解答非常巧妙,故记之... 题目: Given an array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one. Note: Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it w…

figure1图b figure1 -a   figure3-a 图一-a…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要 大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强.尽管简化了训练过程,但在benchmark获得较高mAP的结果下,单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法. 本文提出了一个新的单阶段的目标检测网络用于克服上述缺点,称为循环滚动卷积结构,在多尺寸feature m…

本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的内容,因而看了这篇CVPR19的 oral 论文,官方说公布源代码,但是github给的是个空repo,希望早点开源吧. 近些年来,基于 RGB图像+depth map 的 3D Hand Pose Estimation 在多个数据榜上基本饱和了,而由于本身2D single rgb image 生…

题目链接 题目要求: Given an array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one. Note: Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory? 这道题属于比较简单的,程序如下: class Solution…

开源实现 https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release(caffe版本) https://github.com/psycharo/cpm (tensorflow版本,但是只有用pre-trained model做predict,没有training) 论文原文下载地址:https://www.researchgate.net/publication/301880946_Convolutional_Pose_Machi…

一,什么是SingleThreadExecution模式?同一时间内只能让一个线程执行处理 二,例子 1.不安全的情况 用程序模拟 三个人频繁地通过一个只允许一个人经过的门.当人通过时,统计人数便会增加,并记录通行者的姓名和地址 门: public class Gate { private int counter = 0; private String name = "nobody"; private String address = "nowhere"; publ…

题目: Given an array of integers, every element appears three times except for one. Find that single one. Note: Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory? 解题思路: 这题比Single Number稍难些,不能用异或解决…

题目: Given an array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one. Note: Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory? 解题思路: 很简单的一题,直接用异或运算解决:连个相同数进行异或结果为0,0与…

Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network Runde Li∗ Jinshan Pan∗ Zechao Li Jinhui Tang† School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology 研究方向: Dehazing,cGAN motivation 对于直接通过算法复原有雾的图像…

Awesome Works  !!!! Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 2016 CVPR 2016 Others 2015 ICCV 2015 CVPR 2015 Others 2014 CVPR 2014 Others & Before Journal Papers Theses Datasets Challenges Other Related Papers Eval…

服务器上ssh实现 写在前面:这只是我在服务器上的环境实现的,仅供参考.要根据自己系统的环境做出修改. ==github源码(https://github.com/mahyarnajibi/SSH)== ==实现参考(https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/79105360)== ==(https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72900948)== 初始工作:安装cuda和cudnn还…

读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification”…

1.环境变量配置 ASP.NET Core在应用程序启动时读取环境变量(Properties\launchSettings.json)ASPNETCORE_ENVIRONMENT,并将该值存储在IHostingEnvironment.EnvironmentName中.ASPNETCORE_ENVIRONMENT可设置为任意值,但框架只支持三个值:Development(开发).Staging (分阶段)和 Production(生产).如果未设置ASPNETCORE_ENVIRONMENT,则默…

题目 落单的数 III 给出2*n + 2个的数字,除其中两个数字之外其他每个数字均出现两次,找到这两个数字. 样例 给出 [1,2,2,3,4,4,5,3],返回 1和5 挑战 O(n)时间复杂度,O(1)的额外空间复杂度 解题 根据落单的数I,可以想到,所有的数进行异或运行的结果就是所求两个数的异或结果. 这个异或的结果,二进制数是1的位置说明这两个数对应的二进制位不相同.然后再怎么还原???参考,理解的不是很透,找到第k位后,再判断数组中所以数的第k位是0 还是1,,出现两次的数对求解无影…

public int SingleNumber(int[] nums) { if(nums==null||nums.Length%2==0) return 0; int ret=nums[0]; for(int i=1;i<nums.Length;i++) { ret=ret^nums[i]; } return ret; } 用List<int> 超时了…

ava代码   // Instantiate priority buckets BlockBucket bucketSingle = new BlockBucket(bytesToFree, blockSize, singleSize()); BlockBucket bucketMulti = new BlockBucket(bytesToFree, blockSize, multiSize()); BlockBucket bucketMemory = new BlockBucket(bytes…

目录 Chapter 5 Decision Making 5.3 STATE MACHINES:状态机 Chapter 5 Decision Making 5.3 STATE MACHINES:状态机 Often, characters in a game will act in one of a limited set of ways. They will carry on doing the same thing until some event or influence makes the…

持续更新...... 概括:以往很多论文借助深度信息将2D上升到3D,这篇论文则是想要用网络训练代替深度数据(设备成本比较高),提高他的泛性,诠释了只要合成数据集足够大和网络足够强,我就可以不用深度信息.这篇论文的思路很清晰,主要分为三个部分: 1.HandSegNet 2.PoseNet 3.the PosePrior network 第1.2个网络主要是借助 Convolutional Pose Machines 这篇论文的网络进行设置, 通过卷积图层表达纹理信息和空间信息提取出手的位置(只…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作业调度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法,因为 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心,这也是关系到整个作业有集群中该怎么运行:其次就是数据本地性,Spark 一舨的代码都是链式表达的,这就让一个任务什么时候划分成 Stage,在大数据世界要追求最大化的数据本地性,所有最大化的数据本地性就是在数据计算的时候,数据就在内存中.最后就是 Spark 的实现算法时候的略的怎么样.希望这篇文章能…

介绍 redis的目标的是: 简洁,高效,由于事务本身就是一个很复杂的东西,所有我们不能把事务做的太复杂. DISCARD 取消事务,放弃执行事务块内的所有命令. EXEC 执行所有事务块内的命令. MULTI 标记一个事务块的开始. UNWATCH 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视. WATCH key [key ...] 监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动,那么事务将被打断. MULTI 和 EXEC 127.0.0.1:63…

一. 并行编程 1. 区分串行编程和串行编程 ①. 串行编程:所谓的串行编程就是单线程的作用下,按顺序执行.(典型代表for循环 下面例子从1-100按顺序执行) ②. 并行编程:充分利用多核cpu的优势,同时开启多个线程并行执行.(典型代表Parallel.For循环 下面例子从1-100无序执行)  代码实践: { //1. 串行 (从1-100按顺序执行) ; i < ; i++) { Console.WriteLine(i); } //2. 并行 (从1-100无序执行) Paralle…

各位看官,上一篇<Spark源码分析之Stage划分>详细讲述了Spark中Stage的划分,下面,我们进入第三个阶段--Stage提交. Stage提交阶段的主要目的就一个,就是将每个Stage生成一组Task,即TaskSet,其处理流程如下图所示: 与Stage划分阶段一样,我们还是从handleJobSubmitted()方法入手,在Stage划分阶段,包括最好的ResultStage和前面的若干ShuffleMapStage均已生成,那么顺理成章的下一步便是Stage的提交.在han…

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Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome human pose estimation? This is a collection of papers and resource…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推…