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如何用Transformer分清12位女排运动员？这个「时空双路」框架刷群体行为识别SOTA

群体行为识别（Group Activity Recognition）不同于寻常的关于个体动作的行为识别（Action Recognition），需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系，进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例，算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容，综合判断得到场上在进行左侧击球（left-spike）群体行为。 ‍...被忽略的互补建模顺序 由于群体行为识别的多粒度特性以及明确的粒度含义（个体-群体），GCN、transformer以及CNN的attention模块都经常被用作对群体进行建模的工具。...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本，也为了检验模型的鲁棒性，文章提出有限数据设定（limited data），验证模型在有限标注数据（如50%）下的表现；同时，文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

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如何用Transformer分清12位女排运动员？这个「时空双路」框架刷群体行为识别SOTA

群体行为识别（Group Activity Recognition）不同于寻常的关于个体动作的行为识别（Action Recognition），需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系，进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例，算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容，综合判断得到场上在进行左侧击球（left-spike）群体行为。 ‍...被忽略的互补建模顺序 由于群体行为识别的多粒度特性以及明确的粒度含义（个体-群体），GCN、transformer以及CNN的attention模块都经常被用作对群体进行建模的工具。...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本，也为了检验模型的鲁棒性，文章提出有限数据设定（limited data），验证模型在有限标注数据（如50%）下的表现；同时，文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

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    就这也想取代手机？爆火全网的AI硬件遭炮轰：谷歌眼镜+寻呼机

    配备了1300万像素摄像头，可以拍照摄像，也具备视觉识别能力。交互主要通过语音+手势完成，按住AI Pin的按钮即可说话‍ ‍‍ ‍‍ 由于没有屏幕，显示是通过激光投影实现，能投在手掌、桌面上。...同时可以支持手势交互，比如转动手掌可切换按钮，点一点手指表示确认。...以及去掉实体屏幕让输入变得更加复杂，用户需要从头学习手势。 第三，AI Pin的本地处理能力不高。...如果想要戒手机，说不定AI Pin是个好选择。这样就不会想经常刷微博、ins了。...Ars Technica的作者Ron Amadeo直言，从Magic Leap之后，还没有哪家硬件厂商像AI Pin这样大肆宣传，但同时又展现不出什么内容。

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    为安卓Chrome加入自定义手势控制

    下面小苏就来说说如何为安卓Chrome添加手势吧~ 解决方案: 　　以下内容适用于喜欢折腾的Chrome重度用户(步骤重复性高并且比较复杂)，手势功能基于应用:GMD手势控制(文末提供下载)，并且要求手机获得...移除完成后，点击右下角的"+"按钮进入手势添加界面，比如我们要添加一个从屏幕左边缘右划返回上一页面的手势，可以如下设置: 　　手势选择:右划 　　触点个数:1 　　起始区域:左侧边缘 　　操作:无 　　...单个应用操作:Chrome - 操作 - 浏览 - 返回 　　高级选项:将"离开屏幕后识别"打勾 ? 　　...启用"离开屏幕后识别"这一项可以防止GMD手势将我们对屏幕的正常操作"误判"为手势触发条件，如果禁用这一项，GMD手势会检测到用户在屏幕上操作的趋势，当趋势满足某手势触发条件时，GMD手势便相应预先设定好的响应动作...你可以异想天开，比如双指左/右划来向前/向后切换标签页，双指下划关闭标签，双指上划新建标签页等，由于GMD对手势的的高度定制性，你甚至可以绘制属于自己的手势作为手势触发条件，或者对几种手势进行组合来作为手势触发条件

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    ManoMotion⭐二、Unity手势识别插件简介，及效果录屏

    因此橙子推荐它作为手势识别的插件。 ManoMotion 的手势识别功能展示 1️⃣ 手部深度识别 ManoMotion提供了关于手部的深度信息， 相对深度是手到相机的距离，值在0到1之间。...连续手势识别 连续手势识别旨在理解和分类用户是否持续执行一个给定的手势，比如拖拽。 连续手势是根据现在和过去的信息计算的。...ManoMotion 手势识别种类 ManoMotion可以识别如下的基础手势， 这些手势也是免费版所包含的。...1️⃣ 缩放、抓取、点击 2️⃣ 识别到当前手势状态 比如抓取，识别到当前手势处于哪个状态。 3️⃣ 识别当前连续的手势 比如连续指向。...4️⃣ 识别点击手势 即双指捏合，完成一次点击效果。

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    ios事件-触摸事件2(手势 和 pointInSide()、hitTest()、touchesBegan()、touchesMoved()、touchesEnded()的关系)

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...手势的种类（tapGesture、panGesture、swipGesture）怎么分辨出来：手势的touch的4个方法来识别。...所以如果你在你自定义的手势里面的重写的touchesBegan: withEvent:方法中不调用[super touchesBegan:touches withEvent:event];时，手势就无法识别...= 7 2019-08-31 12:31:42.576434+0800 E03事件层次分析[26416:9622148] -[GestureVC panActiona] 从上面的结果可以看出，当系统虽然识别出是滑动手势...从上面的结果可以看出，当系统虽然识别出是滑动手势（即是UIPanGestureRecognizer）了，就会调用手势的监听方法（GestureVC类的panActiona方法），因为GestureVC.m

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    云时代的黑客马拉松有什么不一样？

    12 月 9-11 日，腾讯云联合腾讯学院举办了第七届腾讯创意马拉松暨2016腾讯云开发者大赛。这是一次内部的黑客马拉松活动，但首次邀请了富途证券、乐逗游戏等合作伙伴公司参与。...与市场上已有的产品不同，它是通过手势控制小车方向的，而且可借助腾讯云的云服务器实现远程操控，想象空间不小。...Motion 的技术方案，通过专门的设备采集用户的手势信息。...AKIDz8krbsJ5yKBZQpn74WFkmLPx3gnPhESA &Timestamp=1408704141 &Signature=HgIYOPcx5lN6gz8JsCFBNAWp2oQ &content=双万兆服务器就是好...寻找走失儿童的应用基于腾讯云的优图人脸识别技术，可以快速地匹配走失儿童。利用腾讯云提供的 CVM 自动伸缩能力，可以实现视频的秒级转码。 这些作品有的非常复杂，不是两三天就能够完成的项目。

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    就是要简单粗暴点，谁说裸手不能在VR中玩得风生水起？

    基于此，像Leap Motion这类的手势识别技术应运而生。当然，除了大家广为熟知的Leap Motion外，市面上还有许多优秀的手势识别设备。...分割出来的信息通过k-cos等聚类算法对目标检测物做特征提取，最后将提取的特征做为手势识别的数据。手势识别部分采用了隐马尔可夫模型对大量识别样本数据进行反复训练。...DeepHand采用类似Leap Motion的双摄像头深度感应相机来捕捉用户的手部，配备了专门的算法来解释手部运动。...这些手势识别设备虽然能够有效地捕捉手部信息，自然的交互符合VR所想带给人们的那种超真实的体验感。然而这些手势识别设备存在的问题也有不少，如识别范围小、精准度不够、有延迟等。...手势识别技术需要攻破的壁垒还有很多，未来手势识别技术会演变什么样，我们无法预测，只需耐心静等即可。 本文属VRPinea原创稿件，转载请洽：brand@vrpinea.com

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    11.6 VR扫描：极鱼科技完成2000多万元A轮融资；三星Gear 360最新版曝光

    极鱼科技完成2000多万元A轮融资 近日，国内手势识别初创公司极鱼科技宣布完成2000多万元A轮融资，投资方为上海雎才资本。据悉，此轮融资将用于车内手势识别模块的研发和生产。...据了解，极鱼科技致力于开发针对VR/AR技术的手势识别方案。极鱼科技将于今年年底开启千万美元的A+轮融资，主要用于扩充生产线。...VRPinea独家点评：市场对手势识别技术需求逐渐增加，当务之急是扩充生产线。...另外，新设计在底部增加了一双“小脚丫”，镜头还印有一双笑眯眯的“眼睛”。新版本似乎没有显示板或者目录按钮，这意味着三星开始更加重视手机控制。

    1.1K110

    应用性能监控哪家质量好 产品常见功能有哪些

    大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境，即使发现一些技术上的问题，找到有效的解决方法，那么就需要应用性能监控了，而应用性能监控哪家质量好自然也成为关键性疑问了。...哪家质量更好 应用性能监控哪家质量好？当一家企业想要选购和配置应用性能监控系统的时候，一般都会考虑这个问题，产品的品质往往决定了日常使用的体验感和满意度。...常见的功能有哪些 应用性能监控哪家质量好？相信大家在体验一段时间后就可以得出结论了，很多的企业用户也变聪明了，选择先试用然后再购买。...分别是系统自动识别公司业务，对应用程序进行跟踪，可智能的识别和定位到故障所在，快速做出诊断，让企业可以发现系统性能的瓶颈，从而加快了系统优化的进程。...以上就是关于应用性能监控哪家质量好的相关介绍，通过监控产品，可以实现端对端的事务跟踪，能够把复杂数据可视化，所以还是很有必要配备的。

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    体感交互的设计原则

    手势识别指的是计算机设备侦测并识别人类手势。近几年来，随着手势识别技术的高速发展，以及3D传感器的广泛采用，手势交互已经得到广泛的普及。...那么对于用户体验设计来说，手势交互又意味着什么呢？ 改变使用习惯：手势交互和手势识别 用户通常都会有惯性思考，我们设计师也同样如此。...比如说用户想买一双鞋，那么他通过手势交互，就可以在屏幕中抓取这双鞋，然后旋转观赏这双鞋的细节。 对于设计师意味着什么呢？第一，我们的界面需要更强的三维感。...合理预判用户行为 通过3D摄像机，我们可以实现手势识别，同样的，还可以预测用户意图。...手势识别为我们提供了大量的机遇，挑战也是不言而喻的。手势设计时，要根据用户的日常体验，模仿日常交互行为，这样才能符合用户预期。或许未来不再有键盘和鼠标，用户的手也不用接触屏幕。在远距离就能操作界面。

    1.7K160

    年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强？人生巅峰怎么上？（真题第二弹）

    （以及，你知道哪家妹纸最多吗？） 表急，量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何，也帮你挑选更爱哪家公司。 下面，答题开始。...2017年COCO比赛中哪家公司力压劲敌，拿了最多冠军？...12 pix2pixHD这个GAN生成的图像清晰度可达： （视频供参考） A.256 C.2K B.512 D.4K 点击空白处查看答案 答案：C.2K 英伟达去年发表的一篇论文里介绍...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”，VALSE，是CV圈内公认的规格高、口碑好的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷，阅面科技CEO。...论文地址： https://arxiv.org/abs/1608.06993 03 没有双摄像头，如何拍出背景虚化的人像？

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    今日 Paper | 动态手势识别；领域独立无监督学习；基于BERT的在线金融文本情感分析等

    目录 抓取新物体的领域独立无监督学习 动态手势识别的短时卷积网络 一种基于BERT的在线金融文本情感分析和关键实体检测方法 基于语音增强和注意力模型的鲁棒说话人识别 新时代的深度学习调参，从拒绝参数初始化看人品开始...动态手势识别的短时卷积网络 论文名称：Short-Term Temporal Convolutional Networks for Dynamic Hand Gesture Recognition 作者.../abs/2001.05833v1 这篇论文要解决的是手势识别问题。...这篇论文的贡献是提出了一种基于3D密度卷积网络（3D-DenseNets）与改进时序卷积网络（TCNs）的多模态手势识别方法，其核心思路是找到一种压缩的、有效的空间与时间特征表示信息。...这篇论文提出的方法在VIVA和NVIDIA动态手势数据集上分别获得了91.54%与86.37%的识别准确率。 ? ? ? ?

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    技术猿 | 技术牛人讲解手势识别技术

    ---- 手势识别大家并不陌生，想得到的是二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别这几个名词，但是到底手势识别技术是什么？怎么定义的？又是如何工作的呢？...谈起手势识别技术，由简单粗略的到复杂精细的，大致可以分为三个等级：二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别。在具体讨论手势识别之前，我们有必要先知道二维和三维的差别。...而第三种手势识别技术，是基于三维层面的。三维手势识别与二维手势识别的最根本区别就在于，三维手势识别需要的输入是包含有深度的信息，这就使得三维手势识别在硬件和软件两方面都比二维手势识别要复杂得多。...三维手势识别 接下来我们要谈的就是当今手势识别领域的重头戏——三维手势识别。三维手势识别需要的输入是包含有深度的信息，可以识别各种手型、手势和动作。...在这里我们以两个摄像头成像来简单解释一下： 双摄像头测距是根据几何原理来计算深度信息的。使用两台摄像机对当前环境进行拍摄，得到两幅针对同一环境的不同视角照片，实际上就是模拟了人眼工作的原理。

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    肌电传感器运放选型

    肌肉的肌电图和运动皮层的脑电图之间存在密切的耦合关系，这反映在信号特征的显著相关性上，例如12 – 25 Hzβ频带中的频率、功率和相位。...双T有源滤波器电路可以选择。 如何产生呢？...这款臂环通过采集、识别手臂运动时产生的肌电信号来识别手势。据国际在线报道，这款臂环有八个传感器，其中有六个是肌电传感器，还有一个陀螺仪、一个重力感应器。...那如何让电脑准确识别一个手势动作呢？这就需要反复采集肌肉电信号。据央视网报道，研发人员用了一个多月的时间完成了30个手势的录入，每人至少重复比划了一万五千多次。...将常用手势录入系统后，当系统再次遇见同一个手势时，就能完成识别并将信息转化成语音。 “智能臂环”如何进行深度学习？

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