前言 本文收集汇总了目前CVPR 2022已放出的一些数据集资源. 转载自极市平台 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. M5Product Dataset 论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.04275 数据集地址:https://xiaodongsuper.github.io/M5Product_dataset/index.html M5Product 数据集是一个大规模的多模态预训练数据集,具有针对电

CC2541一拖多例程中RSSI获得是通过一个事件回调函数实现的,前提是需要连接上蓝牙设备. 这个对于多点定位来说是不可行的,由于主机搜索蓝牙设备过程中也能获得当前蓝牙设备的RSSI等信息,因此可基于广播实现定位及数据传输. 基于广播的数据传输是从beacon中学到的思想. 基于广播的RSSI获得方法具体如下: 在一拖多工程中的主机代码的simpleBLECentral.c的simpleBLECentralEventCB中: 打开原来被注释掉的1021-1023行,可以在搜索到设备时显示设备地址

作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 众所周知随着人工智能智能的发展,人工智能的落地项目也在变得越来越多,尤其是计算机视觉方面. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练,

近年来,AR不断发展,作为一种增强现实技术,给用户带来了虚拟和现实世界的融合体验.但用户已经不满足于单纯地将某件虚拟物品放在现实场景中来感受AR技术,更想用身体姿势来触发某个指令,达到更具真实感的人机交互功能. 比如在AR体感游戏中,用户不必点击按键进行频繁操作,通过某个姿势即可触发:在拍摄短视频时,用户无需接触屏幕,摆出不同的姿势便可触发某些特定效果:健身App中,教练进行健身教学时,用户可以摆出相应姿势跟练,由系统识别姿势是否标准. 那么,如何用特定的人体姿势来识别指令进行人机交互呢? 华为

一.预言 要实现一个智能篮球场套件,需要设计一个佩戴在篮球运动员手臂上的可以检测投篮.记步的手环,以及一套可以根据RSSI定位运动员的蓝牙定位装置.下面是大致需要的步骤: 首先,需要用CC2541透传模块设计一个集成纽扣电池.MPU6050.可烧写程序的智能手环: 其次基于制作的手环设计投篮和记步算法: 然后,设计双主机定位算法: 最后,实现爱迪生开发板和主机通信,将数据送到服务器. 二.首先,研究CC2541透传模块实现烧写程序 对比CC2541透传模块和datasheet上的IC引脚分布,发

1.Mask_RCNN --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/12424767.html 论文: Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation https://arxiv.org/abs/1708.01101 第三方pytorch代码: https://github.com/Naman-ntc/Pytorch-Human-Pose-Estimation 1. 整体结构 将hourglass的残差模块改为金

Kinect开发资源汇总   转自: http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=254&highlight=kinect By doctorimage整理 开发Kinect应用本质上和开发其他Windows应用一样,不同的是该SDK支持Kinect感应器的相关功能,比如彩色图像.深度图像.音频.骨骼动画数据等.   本文整理了Kinect应用开发的相关资源,如果你正在进行Kinect开发或打算进行Kinect开发,这将对你有

看TI的官网资料:http://www.st.com/web/en/catalog/sense_power/FM89/SC444/PF250725 一.初次接触关注的信息: 1.1.概述中的关键信息 MEMS数字输出运动传感器 I2C/SPI serial interface standard output low-power ±2g/±4g/±8g/±16g output data rates from 1 Hz to 5 kHz The device may be configured to

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

我们知道iOS的应用真的太多了,很多应用让我们惊叹不已!!!很多意想不到的应用! 比如: 1.电子罗盘指南针之类的应用-让我们知道方向. 2.运动类型软件-让我们知道我们跑步多少公里. 3.社交软件中的摇一摇功能. 4.游戏中扮演角色类中根据设备的晃动等进行操作. 等等..而且还有很多应用正在层出不穷的展现再我们面前. 其实,他们多半是使用了iOS中的一个框架-核心运动框架-CoreMotion.framework CoreMotion.framework框架是做什么的 我们可以使用iOS提供给

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

一.目的 在 OSAL操作系统-实验31 从机广播功率修改-(20141029更新).zip 基础上进行修改,该工程是通过5向按键的上下按键来控制广播功率的加减,总共有4个档位.我们的目的是直接用最高功率进行广播. 二.涉及文件 下面几个文件是每个CC2541工程的主要文件(基本的修改都会在此): 其中: xxx_Main.c只有main函数, OSAL_SimpleBLEPeripheral.c中只有任务初始化函数, simpleBLEPeripheral.c才是重点 三.如何修改 整个工程是

左手!右手!抱一抱!扭一扭! 快手短视频,红遍东西南北中, 给大家的生活增添了不少乐趣. 有了人体姿态识别的魔法表情, 不会跳舞的也都可以跟着跳一跳. 从村口朴实的阿姨,到写字楼里端庄的白领, 在人体姿态识别的魔法表情附着之下, 都可以很快学会一支舞蹈! 我这才想明白, 理解了那句"记录生活,记录你", 原来"放飞"才能遇见真正的自己! 没有跳舞基础的我, 也能录一支自己跳舞的小视频啦. 从跟舞到领舞,再转行杂技表演界, 在快手,一切都是"so easy&

http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似

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

0 - 背景 人体姿态识别是计算机视觉的基础的具有挑战性的任务,其中对于身体部位的尺度变化性是存在的一个显著挑战.虽然金字塔方法广泛应用于解决此类问题,但该方法还是没有很好的被探索,我们设计了一个Pyramid Residual Module(PRMs)来提高DCNNs的尺度不变性. 并且我们发现现存的初始化方法并不适用multi-branch的网络,我们在当前的权重初始化方法上提出了新的方法并给出了理论证明. 1 - 贡献 提出Pyramid Residual Module来提高深度模型的尺度

0 - 背景 Facebook AI Research(FAIR)开源了一项将2D的RGB图像的所有人体像素实时映射到3D模型的技术(DensePose).支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同时识别,并且实时性良好. 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解.该任务涉及到其他一些问题,如物体检测.姿态估计.作为特例或前提的部位和实例分割.在图形处理.增强现实或者人机交互等不只需要平面关键特

0 - 人体姿态识别存在的挑战 图像中的个体数量.尺寸大小.位置均未知 个体间接触.遮挡等影响检测 实时性要求较高,传统的自顶向下方法运行时间随着个体数越多而越长 1 - 整体思路 整个模型架构是自底向上的,先识别出关键点和关节域,然后通过算法组合成个体的姿势图. 1.1 - 求所有关键点(头部,肩膀,手肘,手腕...) 第一个CNN将原图所为输入,输出热图(每一个热图包含一种特定关键点) 第二个CNN将第一个CNN的输出(热图)和原图作为输入,输出热图 循环直到收敛.示意图如上图(b)所示.

计算机视觉 1. 嘉宾:商汤科技CEO 徐立 文章回顾:计算机视觉的完整链条,从成像到早期视觉再到识别理解 2. 嘉宾:格灵深瞳CTO 赵勇 文章回顾:计算机视觉在安防.交通.机器人.无人车等领域的应用 3. 嘉宾:上交大教授 马利庄 文章回顾:可视媒体大数据的智能处理技术与应用 4. 嘉宾:阿里资深总监 华先胜 文章回顾:图像搜索的前世今生 5. 嘉宾:杨安国 DeepSee CEO 主题:如何让飘在半空的计算机视觉技术与需求落地? PDF:http://pan.baidu.com/s/1bp

本文地址:http://www.cnblogs.com/QingHuan/p/7384433.html,转载请注明出处 =============================================================== 图像插值的用处是把图像中的“划痕”等通过插值的方式去除掉, 英文对应的是:image inpainting,可以通过英文检索相关论文,比如<High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neura