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最新推荐文章于 2025-07-20 12:55:48 发布
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CVPR2023 I BUFFER：点云配准中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡
3D视觉工坊
10-16 674
作者：PCIPG-LC | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf和代码链接。添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。一个理想的点云配准框架应具备卓越的精度、可接受的效率和强大的泛化能力。然而，这是非常具有挑战性的，因为现有的配准技术要么不够准确，要么效率低下，要么泛化能力差。如何在这三个关键要素之间取得令人满意的平衡仍...
CVPR 2019 Self-Supervised Learning of 3D Human Pose using Multi-view Geometry 论文阅读
道长的博客
03-23 3649
Abstract 训练精确的3D人体姿势估计器需要大量的3D真值数据，这些数据的收集成本很高。由于缺乏3D数据，已经提出了各种弱或自监督的姿势估计方法。然而，除了2D真值姿态数据之外，这些方法还需要各种形式的附加监督（例如，不成对的3D真值数据，部分标签数据）或多视图设置中的相机参数。 为了解决这些问题，我们提出了EpipolarPose，一种用于3D人体姿态估计的自我监督（Self-Superv...
论文翻译：2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning
com_fang_bean的博客
07-31 1099
动作识别和人体姿态估计是密切相关的，但在文献中这两个问题通常被当作不同的任务来处理。在这项工作中，我们提出了一个多任务框架联合二维和三维姿态估计从静止图像和人的动作识别视频序列。我们证明一个单一的体系结构可以有效地解决这两个问题，并且仍然可以获得最先进的结果。此外，我们证明了从一端到另一端的优化比分离学习能获得更高的精度。建议的架构可以用来自不同类别的数据同时进行无缝的训练。四个数据集(MPII，(Human3.6M, Penn Action和NTU)演示了我们的方法在目标任务上的有效性。 近年来，人类动
论文阅读笔记--Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods 人体姿态估计综述
weixin_45709671的博客
02-13 6857
趁着寒假有时间，把之前的论文补完，另外做了一点点笔记，也算是对论文的翻译，尝试探索一条适合自己的论文阅读方法。 这篇笔记基本按照原文的格式来，但是有些地方翻译成中文读起来不太顺，因此添加了一些自己的理解。另外，论文中间引用的论文太多了，不太好链接，确实有兴趣的可以直接参考原文。 人体姿态估计综述(Human Pose Estimation) Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods arXiv:2006.
收藏 | 基于深度学习的图像匹配技术一览
数据派THU
04-04 5893
来源：信息网络工程研究中心、知乎、极客平台本文约20000字，建议阅读10+分钟本文对图像匹配的各类方法进行了详细介绍，包括方法对比、优缺点及适用场景。图像匹配应用：目标识别、目标跟踪、超...
论文笔记--Self-Supervised Learning of 3D Human Pose using Multi-view Geometry（利用多视角几何学对三维人类姿势进行自我监督学习）
Thewindking的博客
04-27 1095
训练准确的三维人体姿态估计器需要大量的三维真实数据，而这些数据的收集成本很高。由于缺乏3D数据，各种弱监督或自监督的姿势估计方法已经被提出。然而，这些方法，除了二维真实姿势外，还需要各种形式的额外监督（例如，未配对的三维真实数据，一个小的标签子集）或多视图设置中的相机参数。为了解决这些问题，我们提出了EpipolarPose，一种用于三维人体姿势估计的自我监督学习方法，它不需要任何三维地面真实数据或相机外因。在训练过程中，EpipolarPose从多视角图像中估计出二维姿势，然后，利用epipolar几何学
目标检测_CVPR2020
T5A_318的博客
12-21 3109
关键词： 样本注意力（2）、NAS（3） 单帧目标检测 样本注意力 Learning a Unifified Sample Weighting Network for Object Detection |code 区域采样或加权对现代基于区域的目标探测器的成功至关重要。与以往优化目标函数时只关注硬样本的研究不同，我们认为样本权重应该是与数据和任务相关的。样本对目标函数优化的重要性取决于样本对目标分类和包围盒回归任务的不确定性。为此，我们设计了一个通用的损失函数来覆盖大多数基于区域的目标检测器，并.
视频理解大模型调研论文《Video Understanding with Large Language Models: A Survey》简要介绍
qq_37261357的博客
04-03 8598
Vid-LLMs在生成视频内容简洁摘要方面起着至关重要的作用，分析视觉和听觉元素以提取上下文感知摘要的关键特征。这种应用在新闻聚合和内容策展中至关重要。它们还对视频编辑领域作出贡献，如现有文献所述。此外，在特定领域，如广告编辑，也存在应用场景。
《General Virtual Sketching Framework for Vector Line Art》论文介绍
MokHoYin的博客
07-19 3139
该论文发表于计算机图形学顶级国际学术会议SIGGRAPH 2021上，是中山大学、日本早稻田大学和华为加拿大研究院共同合作的成果。作者为： 论文链接：https://esslab.jp/publications/HaoranSIGRAPH2021.pdf 代码链接：https://github.com/MarkMoHR/virtual_sketching 项目主页链接：https://markmohr.github.io/virtual...
个人收集的Live2D模型.zip
05-10
个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D模型 个人收集的Live2D...
Cocos2d-x学习资料汇总
07-23
教程名称： Cocos2d-x学习资料汇总【】(译)cocos2d菜单教程：第一部分【】cocos2d-iPhone_Programming_Guide【】cocos2d-x2.0射击游戏实现沈大海【】cocos2d-x2.0版本自适应屏幕分辨率AutoScaleTest【】Cocos2d-x_...
cocos2d的学习资料
09-28
这篇学习资料是针对cocos2d/x，特别是cocos2d-x的入门指南，旨在帮助初学者快速掌握这个强大的游戏引擎。 cocos2d-x是一个跨平台的2D游戏开发框架，它可以让你的游戏在iOS、Android、Windows Phone以及其他桌面平台...
行业资料-交通装置-一种2D手机游戏引擎及兼容手机操作系统的方法.exe
08-10
行业资料-交通装置-一种2D手机游戏引擎及兼容手机操作系统的方法.exe
用算法思维了解一个停车点的车辆情况
Buy0515的博客
07-20 366
如果你希望了解一个停车点的车辆情况，你需要有一些网络知识，了解 APP 和相关软件服务器之间的通讯协议，当了解了具体的接口之后就可以写一个包含循环的程序来定时判断某一个点的车辆数量信息，这个程序可以用 Python 来完成，涉及到的库不会超过 2 个，基本就是。对于这样的操作来说，真的只需要。
《python语言程序设计》2018版--第8章9题编写函数实现二进制转十六进制（字符串变整数）！！整数没法进行下标
电饭叔
07-18 760
使用硬性指派确实帮助了我很多。循环步幅是很好的使用工具。如何转换呢？？二进制转十六进制通过智能ai一下子就生成了！！哇塞！！质的飞跃。但是我还是用毕竟原始的办法来弄吧。
深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现
最新发布
ZPC8210的博客
07-20 692
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。
[RAG] 文档格式化 | 知识库摄入 | VectorDB.faiss | BM25索引.pkl
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
07-17 1314
向量数据库擅长"含义"搜索，但有时我们只需要快速查找`精确关键词`。这时**==BM25索引==**就派上用场。
使用conda隔离编译环境
思念殇千寻的博客
07-16 355
今天我在尝试修改一个用C语言开发的包的时候发现编译会报错，根据报错信息发现是c++这个可执行文件出了问题，于是尝试用conda构建一个干净的Python环境，单纯地进行C语言的编译。参考资料给出了一个非常明白的指引教程，首先使用conda安装编译需要的软件(编译器)。需要注意的是，如果你的虚拟环境只负责编译(如编译出一个.so文件)，那么在安装Python相关的bind的时候，一般还需要switch到相应的环境中去，运行setup.py，或者pip install . -e这样的命令。
使用Spire.Doc.Free在Python中为Word文档添加批注
Ven%的博客
07-16 563
通过Spire.Doc.Free，我们可以在Python中高效地为Word文档添加批注。本文提供的解决方案不仅实现了基本功能，还包含了健壮的错误处理和实用的扩展点。这种自动化方法特别适合需要批量处理文档的场景，能显著提高工作效率。提示：对于商业项目，考虑使用Spire.Doc的商业版本以去除水印和页数限制，获得更完整的文档处理能力。通过本文介绍的方法，你可以轻松地将文档批注功能集成到Python工作流中，实现文档处理的自动化。
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