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手势识别:使用标准2D摄像机建立一个强大的的手势识别系统

在TwentyBN上,我们采用了一种不同的手势识别方法,使用了一个非常大的、带注释的动态手势视频并使用神经网络训练这些数据。我们已经创建了一个端到端的解决方案,它运行在各种各样的摄像机平台上。...“Jester数据 为了训练我们的系统,我们使用了大量的简短的,密集的视频剪辑,这些视频片段是由我们社区的群众收集的。...该数据(https://www.twentybn.com/datasets/jester)包含15万段25个不同类别的人类手势视频,以8:1:1的比例进行训练/ dev/测试;它还包括两个“无手势”类...“如果你想了解更多关于这个数据的信息,你可能会发现,我们已经发布了一个在创意共享许可下用于非商业用途的重要的图像抓拍。” 视频剪辑是具有挑战性的,因为它们捕捉了真实世界的复杂动态。...模型架构 过去几个月我们的工作重点是有效地使用我们日益增长的Jester数据,设计和训练神经网络。我们研究了几个体系结构,提出了一个既满足高性能需求又创建最小运行时开销的解决方案。

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资源 | TwenBN发布两个大型DL视频数据:助力机器视觉通用智能

第一个数据 Something-something 可以使机器细致地理解物理世界中的基本动作;第二个数据 Jester 关于动态手势,可谓人机交互创建稳健的认知模型。...今天,我们很高兴宣布这次数据搜集运动中的两项重要成果:人-物体交互数据「Something-something」和世界上最大的分类动态手势数据Jester」。...「Jester数据 这个数据包括 148,092 个标注视频片段,每一个时长 3 秒左右。...我们能够使用 Jester 数据集训练一个神经网络,它可以根据原始的三原色(RGB)输入对所有的 25 种手势进行检测和分类,测试精度可达 82%。...为了给你提供帮助,你可以看一看 Jester 数据的视频片段,它展示了一个正在做手势的人: ?

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如何处理手势冲突 | 手势导航连载 (三)

: 开启全面屏体验|手势导航 (一) 处理视觉冲突|手势导航 (二) 在上一篇文章中,我们讨论完了从边到边绘制应用内容。...从这一篇文章开始我们将介绍如何处理您的应用和 Android 10 中新引入的系统交互手势之间的冲突。 首先让我们来理解一下什么是 "手势冲突 (gesture conflict)"。...如果您读过我们之前的文章,应该会记得 "强制系统手势交互区" 是指系统手势始终被优先处理的屏幕区域。 对 Android 10 来说,强制交互区域只有一个,那就是屏幕底部。...解决方案 1: 无需处理手势冲突 最简单的 "解决方案" ,只需要……什么都不做! 当然,也许您还可以 (参考接下来的几种解决方案) 做点优化,但在启用了手势导航的应用中,您应该不会遇到大问题。...这里只是作为示例向您展示处理冲突的做法。 限制条件 尽管手势区域排除 API 似乎是解决所有手势冲突的完美方案,但实际上并非如此。

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Flutter 手势处理 & Hero 动画

手势处理 在Flutter中的手势事件分为两层。 第一层有原始指针事件,它描述了屏幕上指针(例如,触摸,鼠标和触控笔)的位置和移动。 第二层有手势,描述由一个或多个指针移动组成的语义动作。...简单的手势处理,我们使用 Flutter 封装好的 GestureDetector来处理就完全够用。 我们这里的图片缩放效果就用 GestureDetector来处理。...监听手势的方法有了,那我们下面就来写动画。 如何让Card 进行缩放呢,Flutter 有一个 Widget, ScaleTransition。...onPanDown、onPanCancel 方法中写上动画就完了: Widget createItemView(int index) { var game = _games[index]; // 获取数据...fit: BoxFit.cover, ), ), ), // ........代码省略 我们使用 ListView 里的数据来填充

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处理视觉冲突 | 手势导航 (二)

更具体一点来说,本文主要处理与系统 UI 出现视觉重叠的问题。系统 UI 包括屏幕上由系统提供的所有 UI,例如导航栏和状态栏,另外它还包括诸如通知面板之类的内容。...在 Android 10 系统中处理应用布局时,开发者需要知晓 5 个获取 insets 区域的方法。需要使用哪种方法取决于具体情况,接下来就让我们逐一说明。...那么我们如何处理这种视觉冲突呢?系统窗口区域在这就能派上用场。这套 insets 描述了系统栏占据的区域,方便您使用对应的数值将自己的控件从系统栏下面移开。...关于如何修改系统手势区域,请参考我们接下来的文章《如何处理手势冲突 | 手势导航连载 (三)》。 强制系统手势边衬区只包含那些系统保留的区域,在这些区域内系统手势操作永远优先。...处理边衬区冲突 希望您现在对不同类型的 insets 区域有了更深的了解,下面我们来看看您需要如何在应用中实际使用它们。

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翻译模型:小数据处理

1.背景 最近在研究翻译模型中,小数据的问题,看了几篇有代表性的文章,因此分享一下。众所周知,一个成功的翻译模型,需要大量的语料,让模型能够有效学习到两个语种之间的内在联系。...但针对小数据的翻译模型,除了数据过少导致模型不能够提取重要特征之外,还使得模型在效果降低,不能成熟应用到工业界中。...前人的这个小数据的问题,包括了以下几种方法: 迁移学习 对偶学习 Meta-Learning(元学习) 多任务学习 下文,分别介绍几种方法中的代表性论文。 2....论文主要的方法为:首先利用高资源的数据,训练一个parent model,然后利用这个parent模型,初始化约束训练低资源的数据。...在大量双语数据上训练的父模型可以被认为是一个锚点,作为模型空间中的先验分布的峰值。

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处理筛选CelebA人脸数据

引 CalebA人脸数据(官网链接)是香港中文大学的开放数据,包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片,并且都做好了特征标记,这对人脸相关的训练是非常好用的数据。...不过需要注意的是里面的图片并不是正方形的,所以如果你的网络需要方形图片输入,自己还得处理一遍,后文有这部分的代码。...这样一套处理二十多万张图片的筛选移动,总共花了不到一分钟。之前未优化时,处理了两个小时还只处理了一万多张,而且是越处理越慢,显而易见,每次都要从头找的话,越到后面,不必要的从头遍历条目越多。...方形脸部截取 虽然CelebA帮我们把人脸部分裁剪出来了,但由于我要处理的网络需要方形图片,也就是宽高相等的图片,所以这里再处理一遍: from PIL import Image import face_recognition...结 这样,就完成了针对一个维度去做二位类处理筛选数据的工作。

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Android 中 View 的手势事件处理

但是在这里我们仔细思考一下:我们重写的 onTouchEvent 方法的参数和返回值都是固定的,不允许我们更改,那么我们该怎么将里面的数据传递出去呢?...其实,对于 View 的触摸事件的处理,Android还提供了另一个方法:通过 GestureDetector 类(手势识别)和 这个类里面的提供的3个接口和一个类,先看一下官方文档: ?...,GestureDetector 对象会将触摸事件交给其设置的手势监听接口处理 3、根据要求实现 GestureDetector 类中提供的手势监听接口来识别对应的触摸事件。...boolean onTouch(View v, MotionEvent event) { myGestureDetector.onTouchEvent(event); // 将触摸事件交给手势识别器去处理...* 那么接下来的触摸事件都不会传递给该 View ,也就无法将触摸事件作为手势进行处理 * 详细的可以搜索一下 Android 里面的触摸事件的分发和拦截机制

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WenetSpeech数据处理和使用

WenetSpeech数据 10000+小时的普通话语音数据,使用地址:PPASR WenetSpeech数据 包含了10000+小时的普通话语音数据,所有数据均来自 YouTube 和 Podcast...TEST_NET 23 互联网 比赛测试 TEST_MEETING 15 会议 远场、对话、自发和会议数据 本教程介绍如何使用该数据集训练语音识别模型,只是用强标签的数据,主要分三步。...下载并解压WenetSpeech数据,在官网 填写表单之后,会收到邮件,执行邮件上面的三个命令就可以下载并解压数据集了,注意这要500G的磁盘空间。...然后制作数据,下载原始的数据是没有裁剪的,我们需要根据JSON标注文件裁剪并标注音频文件。...--wenetspeech_json参数是指定WenetSpeech数据的标注文件路径,具体根据读者下载的地址设置。

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Flutter 入门指北之手势处理和动画

在 Flutter 中,自带手势监听的目前为止好像只有按钮部件和一些 chip 部件,例如 Text 等部件需要实现手势监听,就需要借助带有监听事件的部件来实现了,这节我们会讲下 InkWell 和 GestureDetector...来实现手势的监听。...,就有点不太够用了,我们需要通过 GestureDector 来进行处理 GestureDector GestureDetector 也是一个部件,主要实现对各种手势动作的监听,其监听事件查看下面的表格...GestureDetector 有个 behavior 属性用于设置手势监听过程中的表现形式 deferToChild 默认值,触摸到 child 的范围才会触发手势,空白处不会触发 opaque 不透明模式...,防止 background widget 接收到手势 translucent 半透明模式,刚好同 opaque 相反,允许 background widget 接收到手势 介绍完了手势,那就可以实际操练起来了

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MNIST数据的导入与预处理

MNIST数据 MNIST数据简介 MNIST数据,是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。...MNIST数据的获取 MNIST数据网上流传的大体上有两类,不过两者有些不同,第一种是每幅图片大小是2828的,第二种是每幅图片大小是3232的,官网下载的是哪种不作细究,因为可以通过更简单的数据获取方法...(PS:官网下载的数据已经划分好了60000个训练和标签,10000个测试和标签,共四个文件,但格式不是常见文件格式,需要手动转化。...,但要去官网搜该数据的命名方式。...对sklearn来说,数据处理主要需弄清楚fit,transform,fit_transform三个接口。 关于数据处理更详细的内容之后会在我的专栏sklearn内进行后续更新。

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