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行为识别 - STH: Spatio-Temporal Hybrid Convolution for Efficient Action Recognition
文章目录 0. 前言1. 要解决什么问题2. 用了什么方法3. 效果如何4. 还存在什么问题 0. 前言 相关资料: arxivgithub:可能等不到开源啦论文解读 论文基本信息 领域:行为识别作者单位:西安交大&腾讯发表时间:2020.3 一句话总结:提出同时提取时空特征的结构,根据channel分组、分别进行时间卷积(3x1x1)和空间卷积(1x3x3)、合并结果。 1
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深度评测服务器性能,STH深度测评,浪潮服务器NE5260M5斩获9.2高分
当前,5G技术快速发展,各种新兴业务纷纷上线,边缘计算成为赋能行业发展的新动力。在此背景下,浪潮依据OTII标准打造了浪潮服务器NE5260M5。众所周知,STH是海外数据中心领域极具影响力的行业媒体,会定期对市场关注的产品进行拆机实测。浪潮服务器NE5260M5曾在STH进行了深度评测,获得9.2高分。 从浪潮服务器NE5260M5的前视图看,左侧有6个热插拔2.5英寸硬盘托架。中间区域可以放
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关于joint_state_publisher出现No transform from [sth] to [sth]的问题
问题描述: https://www.cnblogs.com/dayspring/articles/10109260.html "robot_description" 参数定义了urdf文件的路径,它被 robot_state_publisher节点使用。该节点解析urdf文件后将各个frame的状态发布给tf. 因此在rviz里面就看到各个frame(link)之间的tf转换显示OK.否则
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