http://cims.nyu.edu/~tompson/NYU_Hand_Pose_Dataset.htm#overview

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep

Alexa.Siri.小度……各种语音助手令人眼花缭乱,但这些设备多是针对能力健全的用户,忽略了听.说能力存在障碍的人群.本文作者敏锐地发现了这一 bug,并训练亚马逊语音助手 Alex 学会识别美式手语.项目发布之后受到社交媒体的热捧.本博文将介绍项目的底层技术以及如何使用 TensorFlow.js 构建该系统. 数月前的某个夜晚,我躺在床上时,一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来,那么那些听不见或看不见的人该怎么办?」我不知道究竟是什么触发了这个想法.我自己能听.能说,周围也

引自Pytorch tutorial: Data Loading and Processing Tutorial 这节主要介绍数据的读入与处理. 数据描述:人脸姿态数据集.共有69张人脸,每张人脸都有68个点 .可视化其中一张如下: 一.数据读取 这些图像名字与散点坐标存于 face_landmarks.csv 文件中,所以需要利用pandas库来分析. 引入需要的库: from __future__ import print_function, division import os impor

此前在HUAWEI nova3发布会中,相信大家都已经感受到了AR能力带来的惊喜: 现实场景召唤圣斗士,随时随地交流合影: 点击观看视频:https://v.qq.com/x/page/m1344f6bzpj.html 三大电商平台(京东.苏宁.天猫)合作,虚拟现实投影,购物从此不用愁: 点击观看视频:https://v.qq.com/x/page/s0731v8xt4k.html 手势特效 Qmoji多重表情助你成为朋友圈红人! ​ ​ 看到如此炫酷的场景,是不是想知道他的原理呢,跟着联盟君往

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

针对分割问题,官方已经划分好了:http://cs.nyu.edu/~silberman/projects/indoor_scene_seg_sup.html import numpy as np import scipy.io as sio data = sio.loadmat('splits.mat') train_idx = data['trainNdxs'] test_idx = data['testNdxs'] train_size = len(train_idx) test_size

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using Microsoft.Kinect; using System.Windows; using System.Windows.Controls; using System.Windows.Media; using System.Windows.Shapes;

以下转自: http://blog.csdn.net/qq1175421841/article/details/50312565 像点击(clicks)是GUI平台的核心,轻点(taps)是触摸平台的核心那样,手势(gestures)是Kinect应用程序的核心.和图形用户界面中的数字交互不同,手势是现实生活中存在的动作.如果没有电脑我们就不需要鼠标,但是没了Kinect,手势依然存在.从另一方面讲,手势是日常生活中人与人之间相互交流的一部分.手势能够增强演讲的说服力,能够用来强调和传递情感.像

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

原文:http://www.cnblogs.com/salam/archive/2013/04/30/iOS_gesture.html 前言 在iOS中,你可以使用系统内置的手势识别 (GestureRecognizer),也可以创建自己的手势.GestureRecognizer将低级别的转换为高级别的执行行为,是你绑定到 view的对象,当发生手势,绑定到的view对象会响应,它确定这个动作是否对应一个特定的手势 (swipe,pinch,pan,rotation).如果它能识别这个手势,那么

Mat格式mnist数据集下载地址:http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html Matlab转换代码: load('mnist_all.mat'); type = 'train'; savePath = 'G:\data\mnist\train\'; :: numStr = num2str(num); tempNumPath = strcat(savePath, numStr); mkdir(tempNumPath); tempNumPath = strcat

用Canvas制作能够依据手势摆动的树 依据工作的须要.制作一个摆动的树做为页面的背景.为了添加页面的交互性,我又为背景中的树添加了鼠标(触控)事件,使他可以依据鼠标(触控)做出对应的动作,当手指做上下或者左右滑动的时候树会跟着摆动.先看看终于效果. Step1.完毕HTML页面.新建一个Tree类 完毕HTML页面后新建一个Tree类用来记录树的各个属性.当中x,y为树根部的坐标值.branchLen,branchWidth各自是树枝的长度与宽度,depth为树枝的层数.canvas用来接页面

源:MPU6050首例整合性6轴的姿态模块 Mpu6050为全球首例整合3轴陀螺仪.3轴加速器.含9轴融合演:MPU-6000为全球首例整合性6轴运动处理组件,相较于多组件方案,免除了组合陀螺仪与加速器时之轴间差的问题,减少了大量的包装空间.MPU-6000整合了3轴陀螺仪.3轴加速器,并含可藉由第二个I2C端口连接其他厂牌之加速器.磁力传感器.或其他传感器的数位运动处理(DMP: Digital Motion Processor)硬件加速引擎,由主要I2C端口以单一数据流的形式,向应用端输出完

转载自:http://rensanning.iteye.com/blog/1601663 海量数据数据集 海量数据(又称大数据)已经成为各大互联网企业面临的最大问题,如何处理海量数据,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题.类似MapReduce. Hadoop等架构的普遍推广,大家都在构建自己的大数据处理,大数据分析平台. 相应之下,目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上.但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处

博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/41520569 代码下载 : -- GitHub : https://github.com/han1202012/WheelViewDemo.git -- CSDN : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8208997 ; 博客总结 : 博文内容 : 本文完整地分析了 WheelView 所有的源码, 包括其适配器类型, 两种回调接

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Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是

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前言 在iOS中,你可以使用系统内置的手势识别(GestureRecognizer),也可以创建自己的手势.GestureRecognizer将低级别的转换为高级别的执行行为,是你绑定到view的对象,当发生手势,绑定到的view对象会响应,它确定这个动作是否对应一个特定的手势(swipe,pinch,pan,rotation).如果它能识别这个手势,那么就会向绑定它的view发送消息,如下图 UIKit框架提供了一些预定义的GestureRecognizer.包含下列手势 UITapGestu