首先,我们需要在官网中识别数据库添加多张图片,并将数据库下载下来覆盖原来的数据库 在 Hierarchy视图中需要多个ImageTarget 将新建的ImageTarget(1) 选择数据库中的识别图,并新建一个模型在新图上 演示效果 但是我们发现两张图片同时出现只能识别其中一个,这个也比较好解决,选择ARCamera,打开配置,修改成我们想要同时识别最多的数量 效果演示 原文由博主 乐智 编辑撰写,版权归博主所有. 原文地址 http://www.dtblog.cn/1249.html 转载请

ARCamera设置: 然后设置ImageTarge

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #

http://bbs.csdn.net/topics/390961335 用ViewModel,把内容和评论构造到一个类中 这个简单,定义一个模型,包含两个属性,各自为那两个模型的类型,用这个模型.比如class MyModel{    public TopicModel Topic { get; set; }    public CommentModel Comment { get; set; }} ViewBag.A = 对象1;ViewBag.B = 对象2;return View();

Analysis Service 2012 Architecture – One Product, Two Models 在之前SQL Server 2008 R2 版本中的分析服务实际上只有一个版本 – 就是我们所熟悉的多维数据模型 Multidimensional Model. 但是在 SQL Server 2012 版本中, 除了这个多维数据模型外还多了另外一种模型 – 表格模型 Tabular Model. 多维数据模型和表格模型本质上是完全不同的两个产品, 所以在安装分析服务的时候就需

Tensorflow Mask-RCNN训练识别箱子的模型

1.redis数据类型 a.字符串,使用场景:常规key-value缓存应用 set name lixiang get name append name 123 # 字符串追加 mset key value [key value ...] # 设置多个键值对 mset name1 zhangsan name2 lisi mget name1 name2 # 获取多个键的值 strlen name1 # 返回字符串长度 (integer) 8 set age 24 incr age # 每次加1

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模

本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distributional hypothesis的词表示模型 (一)syntagmatic models(combinatorial relations):LSA(基于矩阵) (二)paradigmatic models(substitutional relations):GloVe(基于矩阵).NPLM(基

目前大部分的nlp任务采用两阶段的模型,第一阶段进行预训练,一般是训练一个语言模型.最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务,一个是Masked Language Model,还有一个是Next Sentence Prediction.通过预训练能够利用海量的无标注的预料,以从中抽取出语言学特征,并在第二阶段结合具体任务,以这些从海量无标住语料中抽取出的语言学特征作为特征补充.第一阶段预训练出的模型具有很强的泛化能力,一方面是因为语料非常丰富能够学习到很多特征,另一方面是因为使用多层

摘要:分布式异步对象存储 (DAOS) 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存 (NVM, Non-Volatile Memory) 设计,利用了 SCM(Storage-Class Memory) 和 NVMe(Non-Volatile Memory express) 等的下一代 NVM 技术. 分布式异步对象存储 (DAOS) 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存 (NVM, Non-Volatile Memory) 设计,利用了 SCM(Storage-C

今天和人讨论了一下CPS变形为闭包回调(典型为C#和JS),以及Lua这种具有真正堆栈,可以yield和resume的coroutine,两种以同步的形式写异步处理逻辑的解决方案的优缺点.之后生出疑问,这两种做法,到底哪一种会更消耗.我自己的判断是,在一次调用只有一两个异步调用中断时(即有2次回调,或者2次yield),闭包回调的方式性能更好,因为coroutine的方式需要创建一个具有完全堆栈的协程,相对来说还是太重度了.但是如果一次调用中的异步调用非常多,那么coroutine的方式性能更好

from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from tensorflow.python.keras.models import Sequential,Model from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Flatten,Input import tensorflow as tf from tensorflow.python.ke

在要执行distcp 的客户端配置添加 dfs.internal.nameservices 指local service 就是client 所在的hadoop 的逻辑名称 <!-- services --> <!-- local sevice and remote service --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1,ns8</value> <

假设 teachers和students具备many-to-many的关系,那么需要一个Join 表,has_and_belongs_to_many默认该表名字为teachers_students,这样建立好关联之后可以直接通过teachers.students来获取. Where: class Teacher < ActiveRecord::Base has_and_belongs_to_many :students end and class Student < ActiveRecord:

使用Vuforia SDK开发时,如果从其他非识别场景切换回识别场景,可能会出现黑屏问题. 解决方法是在切换到其他场景时,先将当前场景的Tracker信息全部Stop.代码如下: IEnumerator LoadScenes(string sceneName) { if (TrackerManager.Instance.GetTracker<MarkerTracker>() != null) { MarkerTracker marker = TrackerManager.Instance.Ge

使用环境 unity3D 5 pro vuforia 4 ios 8.1(6.1) xcode 6.1(6.2) 1.新建unity3d工程,添加vuforia 4.0的工程包 Hierarchy中 删除原有camera 添加ARCamera 添加ImageTarget 2.在vuforia网站申请key license以及上传自己的需要识别的图片.成功后下载图片包,并添加进unity3D工程.设置工程 成功在ARCamera中 Inspector - App License Key添加key

高通Vuforia(Unity3D)云识别初级使用教程   最近因项目开发需要,接触了高通的AR引擎Vuforia云识别,个人感觉稳定性还是很不错的,唯一不爽的地方就是免费的云识别库每个月只能识别1000次,想继续使用只能重新再建一个云识别库或者拿钱了(苦逼)... 正赶上现在有点时间,也把自己这段时间所学到的给大家分享一下,比较小白,打算勿喷(ha ha ha ha ...) 先上传送门: 高通Vuforia:https://developer.vuforia.com/ 下面教程开始: 1.官

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named

2月初,AAAI 2020在美国纽约拉开了帷幕.本届大会百度共有28篇论文被收录.本文将对其中的机器翻译领域入选论文<Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding>进行解读. https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/uYIC4meJTZ2icYYOpJicZ7qn53NJFPhvruP97grEpmCwA5Sms2kHtrFBcDK0lRcs

摘要:在此解决方案中把表格识别分成了四个部分:表格结构序列识别.文字检测.文字识别.单元格和文字框对齐.其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的,文字检测模型用到的是PSENet,文字识别用到的是Master模型. 本文分享自华为云社区<论文解读二十八:表格识别模型TableMaster>,作者: cver. 1. 概述 在表格识别中,模型一般先回归出单元格的坐标,然后再根据单元格的坐标得到表格的行列信息.对于有表格线的场景,模型可以比较准确地获取单元格坐标,进而可以利用单元格坐