关键点专题
数据集 3DPW-开源户外三维人体建模-姿态估计-人体关键点-人体mesh建模 ＞＞ DataBall
3DPW 3DPW-开源户外三维人体建模数据集-姿态估计-人体关键点-人体mesh建模 开源户外三维人体数据集 @inproceedings{vonMarcard2018, title = {Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving Camera}, author = {von Marc
局域网IP地址老是冲突/环路？这个关键点绝对被你忽略了
号主：老杨丨11年资深网络工程师，更多网工提升干货，请关注公众号：网络工程师俱乐部 下午好，我的网工朋友。 在现代企业环境中，局域网(LAN)是支撑日常业务运营的关键基础设施之一。 但随着网络规模的不断扩大和技术的不断进步，局域网面临着越来越多的技术挑战。 其中，IP地址冲突和网络性能下降是最常见的问题之一，它们不仅会导致网络服务中断，还会影响工作效率。 而且咱都知道，现在很多企业为
关键点检测（6）——yolov8-neck的搭建
话接上文。之前学习了backbone，这里就学习neck了。我这里还是会以先以yolov8-pose的网络结构为例进行展示，然后再学习其neck层如何搭建。而Neck（颈部，连接部）是一个中间层，用于对来自backbone的特征进行融合，以提升模型地性能。yolov8并没有使用Neck这个概念，但其中架构图中Head中类似PANet功能地部分也可以归为Neck。所以我们这里会主要学习一下FPN
Python 点云ISS关键点提取算法
目录 一、概述二、代码示例三、运行结果 📌 结果预览 一、概述 点云ISS关键点（Intrinsic Shape Signatures）:利用点云中每个点的局部邻域的协方差矩阵来分析局部几何结构。协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点，ISS算法能够识别出关键点。 参考文献： 《Intrinsic Shape Signatur
Visual Convolutional Neural Network论文关键点
前言：这篇论文是2013年11月发表在CVPR上的，当时正值卷积神经网络在计算机视觉任务中初放光彩。17年刚刚接触深度学习的时候看过这篇论文，当时也是在组会上讲过。以下就是大概的讲解思路。但是当时看这篇论文没有太大的感觉，觉得这篇论文只是做了一个非常简单的事情，所以主要是从宏观上说明了一下可视化卷积神经网络的作用。前两天偶然翻出来这篇论文，却觉得论文里有些地方挺有意思的，果然论文和人颇有相似，讲
OSPF路由原理详解与关键点
目录 一. OSPF简介: 二. OSPF原理描述: 三. OSPF的核心内容: 四. OSPF的邻居关系和邻接 五. LSA在各区域中传播的支持情况 一. OSPF简介: 开放式最短路径优先OSPF（Open Shortest Path First）是IETF组织开发的一个基于链路状态的内部网关协议（Interior Gateway Protocol）
Apache Dubbo关键点分析
Apache Dubbo 的源码的几个关键点分析： 1. SPI 机制 SPI（Service Provider Interface） 是一种设计模式，用于实现服务的插件化。Dubbo 使用 SPI 机制来实现其扩展点，使得用户可以在不修改框架代码的情况下，添加或替换功能。 如何工作: Dubbo 通过 META-INF/dubbo 目录下的配置文件来定义扩展点。每个扩展点的实现类都通过 S
基于Python的mediapipe和opencv的人体骨骼、人体姿态关键点的实时跟踪项目
随着计算机视觉技术的发展，人体姿态估计在虚拟现实、运动分析、人机交互等领域得到了广泛应用。传统的姿态估计方法通常依赖于深度学习模型，需要大量的计算资源。而 Google 开发的 MediaPipe 框架则提供了高效且易于使用的解决方案，它可以在各种设备上运行实时的多模态应用。 项目目标 本项目旨在利用 MediaPipe 和 OpenCV 实现对人体姿态关键点的实时检测和跟踪，并通过可视化
tomcat源码关键点
tomcat容器体系 tomcat组件请求过程 tomcat责任链模式 tomcat nio模型 tomcat 线程模型 tomcat bind设置，tomcaorg.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint#bind 半连接，全连接队列 一次完整请求 Spring调用入口
OpenCV轮廓、多边形逼近、关键点、周长和面积、边界框、矩、轮廓树、凹凸包、几何直方图、匹配
1.轮廓的多边形逼近 2.轮廓的关键点 3.轮廓的周长和面积 4.轮廓的边界框 5.轮廓的矩 6.轮廓的轮廓树 7.轮廓的凸包和凸缺陷 8.轮廓的成对几何直方图 9.轮廓的匹配 轮廓的特性： 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。 多边形逼近的目的是为了减少轮
一步步学习SPD2010--第三章节--处理列表和库（19）----关键点
1. SP Foundation和SP Server提供了许多内置列表定义，你可以用来作为使用SPD创建列表或库的基础 2. 用SPD，可以创建/修改列表栏、网站列、内容类型和创建列表模板。但不能创建或修改列表项或与文档相关的元数据。 3. 栏目，也叫字段，决定了列表或库能储存的数据类型。每个栏目都与栏目数据类型相关联。 4. 使用XSLT列表视图（XLV）Web部件来显示列表和库的内容
一步步学习SPD2010--第八章节--理解工作流（12）--关键点
一步步学习SPD2010--第八章节--理解工作流（12）--关键点 SP Foundation和SP Server使用Windows Workflow Foundation提供工作流。SP Foundation和SP Server提供一系列内置工作流模板，它们通常与任务列表和历史记录列表相关联。SPD2010可以重用这些工作流中的一些。你可以使用三个工具来创建自定义的SP2010工作流：SPD
一步步学习微软InfoPath2010和SP2010--第三章节--表单设计基础：处理InfoPath布局、控件和视图（10）--关键点
1. 为创建专业外观的含表格表单，InfoPath提供页面布局工具和模板。 2. InfoPath有一系列强大的控件，可以基于表单需要提供不同类型输入。 3. InfoPath控件被基础XML架构束缚。 4. 容器是限制数据的组的控件，你可以用来组织其他控件。 5. 默认值给表单用户创建了更简单、更直观的体验。 6. 你可以使用InfoPath视图在多个页面组织你的表单，使表单更容易填写
Adaloss: 用于关键点定位的自适应损失函数
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Jae Duk Seo 编译：ronghuaiyang 导读 逐步的增加训练的难度，让模型越来越准确。 这里给大家介绍关键点定位的另一个损失函数，但现在我们使用的是热图，我们使用2D概率图。(但这种损失有点特殊，因为它会自适应ground truth数据，并进行梯度控制)。 因此，某些损失的值会更集中，如中小损失。 对于任何
MPI并行计算关键点讲解及使用入门
MPI（Message Passing Interface）是并行计算领域的一个关键标准，它定义了一套用于在多个计算节点间进行高效消息传递和数据交换的通信协议和库。在高性能计算（HPC）领域，MPI尤为重要，特别是在处理大规模科学计算、模拟和数据分析等复杂任务时。 MPI关键点讲解 分布式内存模型 MPI基于分布式内存模型，每个计算节点（可能是独立的计算机或处理器）拥有其独立的内
deep-hight-relolution-net.pytorch训练自己的关键点检测数据步骤
数据集准备标注转为coco格式 部署源码（https://github.com/HuangJunJie2017/UDP-Pose/tree/master/deep-high-resolution-net.pytorchttps://github.com/HuangJunJie2017/UDP-Pose/tree/master/deep-high-resolution-net.pytorch 修改
源代码加密的十个关键点
源代码加密是一种安全措施，其目的是为了保护软件的源代码不被未授权的个人或实体访问或泄露。源代码是软件应用程序的基础，它包含了程序的逻辑结构、核心算法以及设计理念。由于源代码承载了软件的核心知识和创新，因此它具有极高的商业价值和敏感性。以下是源代码加密的几个关键方面： 知识产权保护：通过源代码加密，企业能够有效地保护其知识产权，防止竞争对手通过不正当手段获取并复制软件的关键设计。 防范商业间谍
智能售货机的成功关键点
智能售货机的成功关键点 智能售货机的盈利水平是众多投资者关注的焦点。尽管常有人认为该行业利润丰厚，但实际上，智能售货机的利润率通常维持在一个相对适中的范围，大约在5%至15%之间。这一数据背后，涵盖了包括物流配送、日常运维、库存控制及运营管理等在内的多项成本开销，同时，市场供需状况及商品定价策略亦会对最终利润产生显著影响。 尽管利润率看似不高，智能售货机的运营却展现出其独特魅力。全天候无间断服
shaderlab 关键点记录
1.C#获取着色器标签的接口 可以使用 Material.GetTag API 从 C# 脚本中读取子着色器标签， 2.常用的标签 subshader的标签 “RenderPipeline” = “[name]” //向 Unity 告知此子着色器是否与 URP 或 HDRP 兼容。 值：UniversalRenderPipeline //此子着色器仅与 URP 兼容。 值：H
CV-人脸识别02-关键点检测
关键点提取 【实现方法， 疲劳检测， 人脸校准】 1实现方法-face_recognition face_recognition， 可以通过python引用或者命令行的形式使用，管理和识别人脸 安装命令 pip install face_recognition 实现方法： 创建两个目录，一个放已知图片，另一个放要识别的图片 输入命令face_recognition /known_peopl
自养号测评防关联的关键点解析, 确保店铺权重和买家账号的安全稳定
现在很多大卖都是自己管理几百个账号，交给服务商不是特别靠谱。你不知道服务商账号质量怎么样，账号一天下了多少你也不清楚，如果下了很多单万一封号被关联了怎么办，你也不知道服务商用什么卡给你下单，用一些低汇率和黑卡下单， 会不会恶意给你退款。 自学测评的优势 1.成本低廉：一个买家账号的注册成本几毛钱就够了，且可长期使用。卖家可以根据自身需求控制测评的时间和数量，一个设备即可养育无限数量的账
C# Onnx E2Pose人体关键点检测
C# Onnx E2Pose人体关键点检测 目录 效果 模型信息 项目 代码 下载 效果 模型信息 Inputs ------------------------- name：inputimg tensor：Float[1, 3, 512, 512] ----------------------------------------------------
Spring Security 注册过滤器关键点与最佳实践
在 Spring Security 框架中，注册过滤器是实现身份验证和授权的关键组件。正确配置和使用注册过滤器对于确保应用程序的安全性至关重要。以下是一些关于 Spring Security 注册过滤器的注意事项和最佳实践。 过滤器链顺序： 注册过滤器通常位于过滤器链的末端，以确保它们能够拦截所有的请求。确保登录成功后，登录过滤器不再执行，以避免重复登录。 定制登录页面： 可以使用 login
基于曲率的关键点检测
曲率是描述点云中每个点局部几何形状的一种度量。高曲率的点通常位于边缘、角点等显著位置。因此，通过检测曲率较高的点，我们可以找到点云中的关键点。 函数实现 下面是一个用于基于曲率检测关键点的函数实现 计算平均曲率 //计算平均曲率float com_avg_curvature(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud
论文笔记：Image Anaimation经典论文-运动关键点模型（Monkey-Net）
Monkey-Net（MOviNg KEYpoints） paper: https://arxiv.org/pdf/1812.08861, CVPR 2019 code: https://github.com/AliaksandrSiarohin/monkey-net/tree/master 相关工作 视频生成演变过程： spatio-temporal network: 如基于GAN网络的