小菜之前写过一个玩具，开发了一个 demo app，使用系统的浏览器，结合 p5js，将 processing 画布内容运行在了手机 app 中。...使用 p5js 在 iOS 系统上玩转 Processing，不得不面临着一些问题： 1、p5js 需要运行在浏览器上，效率堪忧 2、p5js 如果利用 iOS 的系统特性，如重力加速计、摄像头、AR等等...，需要和原生开发语言如 Objective-C 或者 Swift 进行桥接通信，成本有些大 3、p5js 的一些特性仅适用于桌面浏览器，并不适用于移动端 iOS 上的浏览器。...SwiftProcessing 的官网：https://swiftprocessing.org/，大家凑合着看，目前丑到爆。但这个并不能盖住项目的光芒。...需要注意的是，每一种移植的版本，如 p5js、Processing Android、Processing Python 或多或少在处理比如文件、视频、音频等都有一些不同。
本篇主要讲YOLO8的具体操作，想要了解YOLO的具体原理，可以去官网查询 介绍 YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是 YOLO 系列的最新版本，由...此外，YOLOv8 兼容 PyTorch 框架，支持灵活的模型大小调整和迁移学习，适合在不同硬件设备（如 GPU、CPU）上运行。...spm=1001.2014.3001.5503 开始检测 YOLO检测分两步：1、加载预训练模型；2、检测目标。...首先导入ultralytics 库 from ultralytics import YOLO 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8l.pt') 检测目标 model('1.png',...，所检测出来的内容也只能是预训练模型中训练的，这样当然是不能满足特定场景的特定需求，想要实现特定场景下的特定识别，还得自己训练模型。
经过和牛兄的沟通，原来是使用 p5js 实现的，使用的是一个叫做Handtrack.js的一个 js 库。 于是小菜花了点时间研究了下，总结一下，做个备忘和信息分享。...目前支持的7种姿势： open-手部打开姿势 closed-手部关闭姿势，如拳头等形态 pinch-手指捏合姿势 point-手指指向☝姿势 face-脸部 pointtip pinchtip 后面两种...Handtrack如何在p5js中使用？...一些应用例子 其实手势的应用很广泛，放在 processing 中，我们常常可以这么做： 1）将原来鼠标移动的控制改为手部移动的控制 2）当手和其他物体重叠时，可以表示有意义的交互信号，如物体碰撞，选择物体等...Skyfall Wiki 上的一个例子，来自codepen[3]，代码也是开源的，只不过不是用 p5js 的方式写的。
在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...在TensorFlow官网，访问 https://www.tensorflow.org/js/models/ 这个网址，可以看到里面有实时姿态预测模型、目标检测模型、语音识别模型、分类模型等等：...MobileNets是一种小型、低延迟、低耗能模型，满足各种资源受限的使用场景，可用于分类、检测、嵌入和分割，功能上类似于其他流行的大型模型（如Inception）。...在下一篇文章中我将说明如何从现有的TensorFlow模型转换为TensorFlow.js模型，并加载之，敬请关注！ 以上示例有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。...参考文献： tensorflow官网 你还可以读 一步步提高手写数字的识别率(1)(2)(3) TensorFlow.js简介 浏览器中的手写数字识别
功能特色 MimicMotion 的功能特色包括： 生成多样化视频：能够根据用户提供的姿态指导生成各种动作的视频内容，如舞蹈、运动或日常活动。...官网入口 MimicMotion 的官网提供了项目的详细信息，包括技术原理、使用教程和下载链接。用户可以通过官网进一步了解框架的功能和如何使用它。...具体的官网入口可以通过搜索 "MimicMotion 官网" 找到，或者访问腾讯相关的技术平台页面。 4....置信度感知的姿态指导：通过分析姿态估计模型提供的置信度分数，对姿态序列中的每个关键点进行加权，以减少不准确姿态估计对生成结果的影响。...预训练模型的利用：基于预训练的视频生成模型（如Stable Video Diffusion, SVD），减少训练所需的数据量和计算资源。
神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...视觉感知边缘设备还可以通过神经网络实现视觉感知任务，如人体姿态估计、手势识别和虚拟现实。这些应用可以提供更丰富的用户体验。...import tensorflow as tf# 加载训练好的姿态估计模型model = tf.keras.models.load_model('pose_estimation_model.h5')#...TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。...parsed_pose = parse_pose(pose_data)# 可视化姿态结果visualize_pose(parsed_pose)这个示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite
OpenCV 入门教程：人脸检测和关键点定位 导语 人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。...使用深度学习模型进行人脸检测： - 加载预训练的深度学习模型，如基于 SSD （ Single Shot MultiBox Detector ）的人脸检测模型。...3.2 人脸关键点定位 使用人脸关键点定位模型： - 加载预训练的人脸关键点定位模型，如基于深度学习的模型。 - 读取图像或视频帧，并进行预处理。...我们首先加载了人脸检测器和关键点定位器，其中关键点定位器使用了预训练的模型文件 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 。...人脸检测和关键点定位技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等应用中发挥着重要作用。通过 OpenCV 等工具和库，我们可以方便地实现人脸检测和关键点定位的功能，并应用于实际场景中。
，提升全身姿态估计算法的精确度； 3) 动作重定向中的差异结构、自接触与自穿模：利用深度学习解决人体结构存在差异的两个主体间的动作重定向问题，同时保留源人物的自接触并避免目标人物的自穿模。...研究成果需要在业界公开的测评任务（如跨模态检索任务、分类任务、视觉常识推理任务等）上达到SOTA水平，并在该领域的国际顶会或者期刊上发表论文。...、patch feature中的一种，如何设计一个更好的视觉预训练模型，能够提取出一个兼具上述3种feature特性的表达，或者如何在多模态预训练中，将上述3种feature进行更好的模型结构设计融合；...2) 当前的自监督预训练方法往往针对通用任务设计，如常规的MIM/MLM/ITM等；如何针对不同的下游目标任务，如分类/检测/检索/VQA/生成等，增加设计一些有针对性的模型结构和自监督任务，从而进一步提升各目标任务效果...本课题旨在通过计算机视觉或图形学的算法研发，实现高品质的实时人体表现的捕捉和重现，这里的“表现”并非特指姿态，而是体型、外貌、表情、手势中的一样或多样。
视频分类 对于视频使用的 3D backbone，研究者加载 ImageNet-1K 预训练的 UniFormer-S 和 UniFormer-B，并进行卷积核展开。...对姿态估计任务，输入分辨率相对较小（如 384x288），在第三层采用原本的 gloabl block。...，但需要注意测试时 hybrid block 中 window size 需要与训练时 global block 的感受野一致（如 32x32），感受野不一致会导致急剧性能下降。...对 Kinetics 采用 dense 采样方式，加载了 ImageNet-1K 的预训练模型加速训练，droppath 比例保持与前述一致。...对 Sth-Sth 采用 uniform 采样方式，加载了 Kinetics 的预训练，droppath 设置为前述两倍，并不进行水平翻转。 左：Kinetics。右：Sth-Sth。
机器人中心方法（如手腕姿态或关节角度表示）直接将观测映射为控制命令，推理速度快，但样本效率低，且因映射依赖特定机器人结构，难以泛化到不同手型。...物体中心方法（如接触点和接触热力图表示）通过描述物体几何与接触信息，泛化能力强，适应不同物体和手型。然而，需额外优化步骤（如指尖逆运动学求解）将预测结果转化为运动学可行的抓取姿态，计算复杂且耗时。...在预训练中，规范配置（如张开手姿态）和抓取配置的点云分别输入机器人编码器网络提取逐点特征。...首先，我们使用两个相同结构的编码器分别提取机器手点云和物体点云的几何特征： 在此过程中，机器手的编码器使用预训练网络并在训练中保持冻结。...同时，通过从正态分布中采样隐变量，模型在相同方向上生成多个抓取姿态，展现多样性。
垂直业务领域知识问答1.1 数据收集在特定领域（如金融、医疗、法律等）实现知识问答功能的首要步骤是数据收集。你需要收集和整理大量专业数据，包括文献、报告、法律条文、医学指南等。...1.2 模型训练使用上述数据来微调预训练的大模型，使其具备领域特定知识。可以使用Hugging Face的Transformers库进行微调。...文生图（Text-to-Image Generation）2.1 模型选择选择适合的文本生成图像模型，如OpenAI的DALL-E或类似模型。...from flask import Flask, request, jsonifyfrom dalle_pytorch import DALLEapp = Flask(__name__)# 加载预训练或微调后的...虚拟试衣4.1 人体姿态识别使用计算机视觉技术识别人像姿态。可以使用MediaPipe或OpenPose。4.2 服装合成将服装图像合成到用户照片上，生成逼真的试穿效果。
最流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。 介绍 文中提出的基于模型的视频压缩编解码器与这些现有的方法有很大的不同。...算法概述 跟踪视频中的移动对象 利用跟踪结果估计目标模型中每个顶点的颜色 如果有需要的话，对背景进行重构和压缩 使用通用熵编码器 PAQ 对所有数据进行保存和压缩 为了重建视频的一帧，对象模型简单地使用编码时跟踪的姿势投影到加载的背景图片上...为了重建视频，我们首先执行基线编解码器（MB）中的步骤。然后加载(第一帧)或使用存储的粒子运动和粒子在前一帧中的位置重建修补掩模。将加载的 误差图像的值插值并添加到帧中。...HumanEva Dataset 官网链接：HumanEva Dataset 人体姿态估计 人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，被广泛应用于人体活动分析...人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。
Swift 在其他平台上的成功不会动摇苹果生态的根基，相反，这种开放姿态可能会吸引更多开发者投入苹果平台的怀抱。 技术的生命力在于其开放性和普适性。...在这篇文章中，方君宇详细介绍了 URL Scheme 和 Universal Link 的配置方法，并探讨了如何在 SwiftUI 中处理深层链接事件。...它提供了自动语义键生成（#tk 宏）、预翻译 UI 组件（支持 40 种语言）、上下文感知翻译等功能，使得本地化更加高效且一致。...[18] .xcconfig文件是 Xcode 项目中去中心化管理构建配置的重要工具，能够帮助开发者将环境变量（如 API 地址、编译选项、日志级别）从 Xcode 界面和 Swift 代码中解耦出来。...此外，他还分析了 CocoaPods 与.xcconfig可能产生的冲突，并提供了解决方案，确保 Pods 依赖能够正确加载。
尽管机器人的相关技术近年快速发展，但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。...因此，作者在相关工作部分讨论了对象识别和姿态估计方面的相关文献。 2、核心思想 图2 在杂乱环境中运行的完整 SegICP pipeline。系统检测物体并估计每个物体的 6-DOF 姿态。...其中几个关键环节如下： B 基于神经网络的语义分割： 与经典的分割问题相反，该框架特别关注如何在深度图上生成适当的mask以便进行准确的位姿估计。...作者还指出了一些问题，如ICP 拟合得分（欧几里得误差得分）和IOU不能有效地区分好的配准和错误的配准。相比之下，作者提出的指标解决了高度对称的物体（例如油瓶）上存在的这些直接缺点。...作者使用在ImageNet上预训练的VGG-16模型在训练期间初始化权重。最终用超过7500张带注释的图像（平均epoch时间约为一个小时）的数据集训练这两个网络，并获得了表1中列出的性能指标。
为了打破这一边界，使预测器能够预测某一网络结构在多种任务上的性能，具备跨任务跨数据泛化能力，华为海思加拿大研究院和阿尔伯塔大学联合推出了一个基于预训练和知识注入的神经网络性能预测框架。...AIO-P 通过预测器预训练和特定领域知识注入实现了跨任务和跨搜索空间的性能预测能力。...广泛的实验结果表明，AIO-P 能够在各种不同的 CV 任务上进行准确的性能预测，如姿态估计和分割，无需训练样本或仅需少量微调。...“主干” 的结构通常是基于某一种已知的网络结构设计的 (ResNet, Inception, MobileNet, ViT, UNet)，而 “头部” 是针对给定任务，如分类、姿态估计、分割等而设计的。...具体如图 2 所示，计算图格式允许 AIO-P 将头部和主干编码在一起来表示整网结构。
使用无姿态视频的文本到视频生成技术 这篇论文提出了一个两阶段训练方案，使用易于获得的数据集和预训练的文本到图像模型来生成可编辑文本和可控姿态的角色视频。...该方法成功生成了可控姿态的角色视频，并保留了预训练模型的编辑能力。 核心要点： 使用无姿态视频的文本到视频生成技术，成功生成可控姿态的角色视频。...AI培训和使用的能源消耗正在变得越来越大，但我们尚未看到它如何在其他领域提高效率。 查看更多/7 --- 8....人工智能的不断增长的算力需求推动了芯片行业的创新，并使云计算提供商如谷歌，微软和亚马逊受益，他们租用处理能力并为初创企业提供资源。...人工智能的不断增长的算力需求推动了芯片行业的创新，并使云计算提供商如谷歌，微软和亚马逊受益。 查看更多/10 --- 11. LLM基础知识 LLM是什么？
这些就是我将采取的两种角色，我将带领大家走过开发者之旅，了解各种工具以及如何在它们之间进行选择。 视觉AI开发者 首先从视觉人工智能开发者角度出发。...因此，这就是我会如何在自定义模型和预训练模型之间做出决定的方式。...如果你在许多机器人用例中进行姿态估计，你需要确定一个对象的姿态，无论是为了抓取还是其他目的，你都需要中心点，你需要姿态估计。...目前有各种姿态估计模型，在NGC中有一个Depth在机器人用例中变得非常重要。...立体深度，自由空间分割，姿态估计等等，有很多，PPT放不下，你可以在Isaac ROS中查看 这个视频是关于我们的ROS3项目的新功能，它将带来许多新特性，但我在这里将重点介绍其中的三个。
在这里，我们将深入研究Vue.js的服务器端渲染（SSR）技术，探讨为什么它如此重要以及如何在你的Vue.js应用中实施。通过本文，你将了解到如何提升你的应用性能、SEO表现以及用户体验。...在本文中，我们将详细讨论什么是Vue.js的SSR，为什么它如此重要，以及如何在你的应用中实施。 什么是服务器端渲染(SSR)？...SSR简介 服务器端渲染（SSR）是一种将前端框架与服务器端结合的技术，它允许在服务器上预渲染Vue组件，然后将最终HTML发送到客户端。...我们将深入探讨SSR的优势，如更快的首次加载速度和更好的SEO。 SSR vs. 客户端渲染（CSR） 比较SSR与传统的客户端渲染（CSR）方式，以便了解它们之间的区别和优缺点。...数据预取和状态管理 深入了解如何在SSR应用中处理数据预取和状态管理，以确保你的应用在客户端和服务器端之间保持一致。
要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的 机器学习系列教程。 我将从行人检测的早期实现方法开始介绍。这些方法源于21世纪早期，虽然称为早期，但实际上这些方法还在行业内使用。...这个方法在人脸检测中得到了广泛的应用。 OpenCV包含了内置的Haar级联检测器实现，同时也提供了用于全人体检测、上半身检测和下半身检测的预训练模型，可以在这里下载。...这些 现象都是基于Open CV提供的预训练模型。 3.1 漏检 这两种方法都不是很擅长检测多姿态的行人，除非同时使用处理不同姿态的多个模型。...Open CV可用的预训练模型用来识别行人的站立姿态，因此当从正面和背面检测时效果 很好，但是从侧面检测的效果就比较差了。 3.2 误报与重复检测 这些早期的方法还存在将非人体目标识别为人的问题。...---- 原文链接：行人检测原理及代码之一 —— 汇智网
有了这个库，可以从Adobe After Effects中创建的动画直接导出到你的网站。 事例： 2....Vue Content Loader是一个基于Vue.js的SVG占位符加载，可自定义的SVG组件，用于创建占位符加载，例如Facebook加载卡。...用这种方式，根本无需担心如中断动画等小问题。它也极大的简化了 API 。 事例： 12....为了简单化，会尽力使用 Markdown 做静态页面，在动画演示部分使用 p5js。 16....最适合用于剪影，如字体图标SVG。 18.
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