深度学习姿势估计
社区干货
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断... 包含大姿势的图像相对较少,姿势的稳定性目前被认为是人脸识别工作面临的最大挑战之一。 最近研究人员提出的基于大数据和大模型的生成对抗网络对人脸识别成功率有巨大的提升。在生成对抗网中输入是人脸的随机纹...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 在运用的过程当中我猜估计很多人也会和我碰到一个棘手的问题:**什么时间下用,什么场景下用?我是不是每次碰到这类问题都要这么思考?**>比如今天告你一句掉在地上的东西不能吃,但是父母还是吃了。你和他解释这样的...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
排队估计大家都有测过核酸,那排队老长了,排在前面先测,排在后面后测,这道理大家都懂。> 队列是一种特殊的[线性表](https:/... `n`的深度为从根到n的唯一路径长,根的深度为`0`;- 高度:对于任意节点`n`,`n`的高度为从`n`到一片树叶的最长路径长,所有树叶的高度为`0`;- 堂兄弟节点:父节点在同一层的节点互为堂兄弟;- 节点的祖先:从根到该节点...
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深度学习姿势估计-优选内容
深度学习姿势估计-相关内容
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
这一部分建议深度学习,因为在论文中写项目的背景、价值的时候可能也会用到,要深刻理解之后再开始刷题。#### 1.5 信息安全&法律常识(5%)这一部分内容是信息安全和法律常识的基础内容,信息安全包括:基础密码学(对称... 估计选择法:在排除法中,如果最后还剩2个可能的选项,而对某题却一无所知时,也别放弃选择,在剩下的选项中随机选一个。- 因为选错了不扣分,所以选择题不要漏选,即使不能完全确定正确答案,每题也要都选出一个选项。...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 从用户角度介绍了 ByteGraph 的适用场景和对外使用姿势。那 ByteGraph 架构是怎样的,内部是如何工作的呢,这一节就来从内部实现来作进一步介绍。下面这张图展示了 ByteGraph 的内部架构,其中 bg 是 ByteGraph 的...
一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
估计现在各平台发技术文章的博主中,很难有年龄比老猿大的。程序员这个活,是年轻人干的,并不怎么适合象我这种年纪的人,工作中也很少需要自己动手开发的。2019 年,各种因缘际会,老猿想学习一下 Python,4 月入住国内... 如多个人用不同姿势前后交叉站立,后排人员被遮挡后有些场景无法识别出来每个人。他想基于 AI 的目标识别加上对象组件化来解决这个问题,利用 AI 识别各个组件,如人的脑袋、手、足、躯干等,然后再基于这些组件去识别...
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解
业务方如果想深度分析各个细节点,埋点就一定要精细;但对技术部门来说,精细埋点就意味着要耗费大量的人力,这会严重影响到其他的工作进度。 但如果不投入技术人员,做全埋点或无埋点,就会使得业务人员非常痛苦,他们需... 因为分流姿势不对,全部努力白费。 比如,有的企业通过用户ID尾号奇偶性做分流。从极限理论上看,奇数和偶数占比各一半,仿佛是没有问题的。 但是一方面有多少企业的数据已经积累到了这极限的边界;另一方面,用这么多数...
创建自定义模型
姿态估计、其他。 描述 N/A 为模型添加描述。允许使用任意字符。长度不超过 128 个字符。 输入、输出 名称 输入、输出参数的名称。输入要求如下: 允许使用除汉字、空格以外的其他字符。 长度不超过 50 个字符... 在深度学习中,通常使用图像的通道数来表示输入和输出张量的维度,以便进行卷积、池化等操作。 对于输出数据,形状描述了模型的预测结果的维度和大小。例如,分类模型的输出可以使用形状 [batch_size, num_classes] 来...
火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展
球员的动作、球员的位置以及关键的一些场景等等。再利用这些信息我们利用文本生成算法写出最后的文章 [2]。 在另外一项研究当中我们使用计算机视觉的算法去分析斯诺克比赛的运动、桌上球的运动轨迹、以及利用机器学... 就是对抗学习(Adversarial learning),它已经超出极大自然概率估计这个范围以外。 接下来的一部分我将会介绍文本生成的深度隐变量模型(Deep Latent Variable Models for Text Generation)。我具体会介绍两类工作,一...
AI领域新热点——开放集识别问题总结与展望 | 社区征文
成为机器学习领域中的新热点。举一个两类识别差别的案例: **猫狗图像识别问题,测试时传入 🐖 的图像,封闭集识别会告诉你是 🐱 或者 🐕,这明显违背了我们的初衷。如果是开放集识别问题,对于 🐖 图像,返回未知图像... 深度神经网络先使用原始 SoftMax 层进行训练2. 然后采用最近类平均的算法将每个类别计算为平均激活向量(MAV)3. 激活向量的平均值(仅用于正确分类的训练样本)处于神经网络的倒数第二层,也就是 SoftMax 层前的全连...
和德爷一起 6DoF 互动探险,火山引擎空间重建和虚实融合技术
通过结合传统特征与深度学习方法,算法在大视角/尺度变化、暗光、弱纹理、运动模糊等多种挑战场景下仍能有效提取足量稳定的特征;通过将特征点纳入自注意力和交叉注意力网络,结合多源传感器输入检索全局最优图像特征... 多模态的位姿估计。 - **在稀疏重建算法之后,需要进行稠密算法重建。**> 火山引擎多媒体实验室通过立体视觉 (Multiple View Stereo,简称 MVS)技术将二维图像信息转化为三维点云信息。团队自研基于多目立...
让文物“活”起来,火山引擎视频云三维重建技术揭秘
结合**深度学习**的方法克服了以上重建难点。SDF 表示了空间中每个点到物体的有向距离,是一种隐式表示,二维SDF的示意图如下。算法,精确计算拍摄图像的相机姿态。有了相机姿态,利用可微渲染的方法将 SDF 所表示的空间...
