caffe训练openpose相关资源

2024-09-07 22:32

本文主要是介绍caffe训练openpose相关资源,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

CPMTransformationParameter参数解析: https://www.jianshu.com/p/063a2159f0f2

genLMDB.py: https://www.jianshu.com/p/1cae32cbd36d

OpenPose 参数说明: https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/84668319

openpose训练代码: https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/79292026

OpenPose训练自己的数据集模型:https://blog.csdn.net/qq_38469553/article/details/82119292

OpenPose训练过程解析:https://www.jianshu.com/p/1cae32cbd36d

这篇关于caffe训练openpose相关资源的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1146346

相关文章

sqlite3 相关知识

WAL 模式 VS 回滚模式 特性WAL 模式回滚模式(Rollback Journal)定义使用写前日志来记录变更。使用回滚日志来记录事务的所有修改。特点更高的并发性和性能;支持多读者和单写者。支持安全的事务回滚,但并发性较低。性能写入性能更好,尤其是读多写少的场景。写操作会造成较大的性能开销,尤其是在事务开始时。写入流程数据首先写入 WAL 文件,然后才从 WAL 刷新到主数据库。数据在开始

两个月冲刺软考——访问位与修改位的题型(淘汰哪一页);内聚的类型;关于码制的知识点;地址映射的相关内容

1.访问位与修改位的题型(淘汰哪一页) 访问位:为1时表示在内存期间被访问过,为0时表示未被访问;修改位:为1时表示该页面自从被装入内存后被修改过,为0时表示未修改过。 置换页面时,最先置换访问位和修改位为00的,其次是01(没被访问但被修改过)的,之后是10(被访问了但没被修改过),最后是11。 2.内聚的类型 功能内聚:完成一个单一功能,各个部分协同工作,缺一不可。 顺序内聚:

log4j2相关配置说明以及${sys:catalina.home}应用

${sys:catalina.home} 等价于 System.getProperty("catalina.home") 就是Tomcat的根目录:  C:\apache-tomcat-7.0.77 <PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%t] %-5p %c{1}:%L - %msg%n" /> 2017-08-10

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

Node Linux相关安装

下载经编译好的文件cd /optwget https://nodejs.org/dist/v10.15.3/node-v10.15.3-linux-x64.tar.gztar -xvf node-v10.15.3-linux-x64.tar.gzln -s /opt/node-v10.15.3-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/ln -s /opt/nod

git ssh key相关

step1、进入.ssh文件夹   (windows下 下载git客户端)   cd ~/.ssh(windows mkdir ~/.ssh) step2、配置name和email git config --global user.name "你的名称"git config --global user.email "你的邮箱" step3、生成key ssh-keygen

zookeeper相关面试题

zk的数据同步原理?zk的集群会出现脑裂的问题吗?zk的watch机制实现原理?zk是如何保证一致性的?zk的快速选举leader原理?zk的典型应用场景zk中一个客户端修改了数据之后,其他客户端能够马上获取到最新的数据吗?zk对事物的支持? 1. zk的数据同步原理? zk的数据同步过程中,通过以下三个参数来选择对应的数据同步方式 peerLastZxid:Learner服务器(Follo

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering)

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering) Power Iteration Clustering (PIC) 是一种基于图的聚类算法,用于在大规模数据集上进行高效的社区检测。PIC 算法的核心思想是通过迭代图的幂运算来发现数据中的潜在簇。该算法适用于处理大规模图数据,特别是在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛应用。Spa

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失,在SigLIP这个工作中,作者提出采用非对比性的sigmoid损失,能够更高效地进行图文预训练,本文进行介绍。如有谬误请见谅并联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注

rtmp流媒体编程相关整理2013(crtmpserver,rtmpdump,x264,faac)

转自:http://blog.163.com/zhujiatc@126/blog/static/1834638201392335213119/ 相关资料在线版(不定时更新,其实也不会很多,也许一两个月也不会改) http://www.zhujiatc.esy.es/crtmpserver/index.htm 去年在这进行rtmp相关整理,其实内容早有了,只是整理一下看着方