首先我们需要知道anchor的本质是什么,本质是SPP(spatial pyramid pooling)思想的逆向。而SPP本身是做什么的呢,就是将不同尺寸的输入resize成为相同尺寸的输出。所以SPP的逆向就是,将相同尺寸的输出,倒推得到不同尺寸的输入。
在翻以前oschina上写的博客的时候,看到这篇觉得还挺有趣的,就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
关于日本排放核污水,在B站看了很多UP主各路跟踪报道和整活儿,有制作末日视频的,有写末日小说的,有奇怪图片创作的,当时的一个想法是难道就只有B友整活没有掘友用技术整活是吗?
多人 3D 人体姿态估计是当前的一个热点研究课题,也具有广泛的应用潜力。在计算机视觉中,基于单张 RGB 图片的多人 3D 人体姿态估计问题通常通过自顶向下或是自底向上的两阶段方法来解决,然而两阶段的方法需忍受大量的冗余计算以及复杂的后处理,其低效率深受诟病。此外,已有方法缺少对人体姿态数据分布的认知,从而无法准确地求解从 2D 图片到 3D 位置这一病态问题,以上两点限制了已有方法在实际场景中的应用。
近日,计算机视觉顶会CVPR 2022公布了会议录取结果,美图影像研究院(MT Lab)与北京航空航天大学可乐实验室(CoLab)联合发表的论文被接收。 该论文突破性地提出分布感知式单阶段模型,用于解决极具挑战性的多人3D人体姿态估计问题。该方法通过一次网络前向推理同时获取3D空间中人体位置信息以及相对应的关键点信息,从而简化了预测流程,提高了效率。此外,该方法有效地学习了人体关键点的真实分布,进而提升了基于回归框架的精度。 多人3D人体姿态估计是当前的一个热点研究课题,也具有广泛的应用潜力。在计算机视觉中
机器之心专栏 机器之心编辑部 近日,计算机视觉顶会 CVPR 2022 公布了会议录取结果,美图影像研究院(MT Lab)与北京航空航天大学可乐实验室(CoLab)联合发表的论文被接收。该论文突破性地提出分布感知式单阶段模型,用于解决极具挑战性的多人 3D 人体姿态估计问题。该方法通过一次网络前向推理同时获取 3D 空间中人体位置信息以及相对应的关键点信息,从而简化了预测流程,提高了效率。此外,该方法有效地学习了人体关键点的真实分布,进而提升了基于回归框架的精度。 多人 3D 人体姿态估计是当前的一个热
的特征图.将结果输入到两层具有 400 个神经元节点的全连接层中,然后使用 softmax 函数进行分类--表示 softmax 单元输出的 4 个分类出现的概率。
欢迎大家关注。话不多说,直接上张图,看看一笔画完游戏是什么样的,我们需要将灰格子都走完且只走一遍 Z
作者丨龙场悟道 来源丨知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/273646465 编辑丨AiCharm
Airtest 写app自动化的时候,页面上的有些元素并不是固定显示的,有的会等待一定时间才会出现。 于是可以用wait方法等待元素出现,再进一步操作
之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张
鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放 ;
编者按:在拥挤的人群的场景下,由于人群过于密集,重合程度太高,所以每个人的位置难以用人体检测框表示,而传统的一些自下而上的人体姿态估计算法也很难检测到人物的关键点。因此,微软亚洲研究院提出了用直接回归坐标的方法设计多人姿态检测模型,其结果超过了此前的关键点热度图检测并组合的方法,并且在 COCO 和 CrowdPose 两个数据集上达到了目前自底向上姿态检测的最好结果。相关工作“DEKR: Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression”已被 CVPR 2021 收录。
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Sprite Editor 有时候一个Sprite纹理只包含一个图形原素,但是把多个相关的图形一起合并到一个图片中会更方便。例如,这个图片可能包含某一个角色的多个组成部分,或者一个汽车,它的轮子独立于车体移动。Unity提供了一个 Sprite Editor 来让你方便的从一个合成图片里提取元素。 注意: 请确认你想编辑的图形的 Texture Type 已经被设置为 Sprite (2D and UI) 。想要了解导入和设置Sprites,参考 Sprites。 带有多个元素的Sprite纹理,需要在In
论文: Center and Scale Prediction: A Box-free Approachfor Pedestrian and Face Detection(High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection)
本文将用一个极简的例子详细讲解如何用原生JS一步步实现完整的图片预览和查看功能,无任何第三方依赖,兼容PC与H5,实现了触屏双指缩放等,干货满满。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据,还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性,记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
如今短视频横行的时代,以某短视频为首的,背后依靠着强大的资金后盾,疯狂地对平台用户进行红包轰炸。
计算机视觉在人脸检测领域的应用已经较为成熟,但依然存在较多难点。其中一大难点是光照问题,由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。如何解决光照问题对人脸检测带来的影响呢?
尽管 Three.js 文档已经比较详细了,但对于刚接触 Three.js 的工友来说,最麻烦的还是不懂如何组合。Three.js 的功能实在太多了,初学者很容易被大量的新概念冲晕。
这篇应该是"silverlight3的"伪"3D续--图片横向轮换"的后续篇章,代码基本上从上篇代码修改而来,界面则抄袭了nasa的相册,自己一直做数据库相关的电子商务开发,虽然断断续续学习了一阵si
论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector
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点云的获取方式有多种,比如三维成像传感器、Lidar激光探测与测量、逆向工程等... 对于寻常百姓家,后2者的成本是十分昂贵的,所以我们可以尝试玩一下自己搭建三维成像传感器中的一种——3D线激光,一个单目相机,一个激光足矣。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析(PCA)、以及其在图像上的应用,这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理(Matplotlib基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理(Numpy基本操作和图像灰度变换) 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理(图像的缩放、均匀操作和直
大家好,我是爱奇艺的刘小辉,本次我分享的题目是《AI加持的竖屏沉浸播放新体验》,我会从三个方面介绍竖屏沉浸播放是什么,为什么这么做,我们是如何做的。
大家好!此前我们介绍了二维人体姿态估计(2D Human Pose Estimation,以下简称2D HPE)的基本概念、常用数据集,以及自顶向下的2D HPE算法。本文将结合MMPose对自底向上的2D HPE算法做一些更详细的分析。
在学校里我们都学过如何用度表示角度,并且我们都知道一个圆有360度。但是科学家、工程师以及程序语言的设计者使用一种叫做弧度的单位。
在训练的时候需要计算每个样本的损失,那么CNN做分类的时候使用softmax函数计算结果,损失为交叉熵损失
使用opencv对图像进行旋转的代码随手一搜即得,但是有些旋转后图像会不完整,有些只给出代码并未解释其实现原理。本文会详细介绍如何使用opencv实现图像旋转得到完整图像,以及其中的实现原理。
腾讯位置服务提供了定位,地图,地点抖索,导航等各种各样的服务。并且提供了各行各业相关行业解决方案,腾讯位置服务在多平台为开发者提供了丰富的地图展现形式,帮助从属于不同领域的开发人员轻松完成构建地图并在其基础上打造专属内容的工作。同时配合海量数据、个性化定制、可视化等能力满足各个行业场景下对地图的需求。
因为图片中包含了car这个分类的物体,所以选项4和5首先排除。只要注意bx、by只的是检测对象中心点的坐标,而且按照惯例左上是(0, 0),右下是(1, 1),不难确定答案是选项1。
大数据文摘作品 编译:HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦,输出的图片不仅很清晰,而且文件大小只有100多KB! 先来看一个例子: 左:输入扫描件(300 DPI,7.2MB PNG/790KB JPG.)右:输出图片(300 DPI,121KB PNG)。 如果你急于上手操作,可以直接查看Github repo中的代码,或跳到本文结果
在做人脸识别的时候,前期的数据处理过程中可能会遇到一个问题,即将人脸从不同尺寸的图像中截取出来,再进行“对齐”操作。这样可以使每一个截取的人脸中的眼睛等位置处于同一位置,会对后面的识别算法起到一定的优化作用。
在三维重建中,标定是很重要的一环,而在所有标定中,单目相机标定是最基础的,对于新手而言,跑通了一个相机标定代码,得到了一堆参数结果,如何判断自己的标定的是对的呢?RMS(重投影误差)小标定就一定准确吗? 在这篇文章中,笔者将简单聊聊如何在标定之前估算你要标定的相机内参值。以下方法仅针对普通工业相机镜头,鱼眼相机和全景相机不考虑在内。
exists 方法是判断是否存在,如果存在返回图片中心点坐标,如果不存在返回 False
最近,微信跳一跳小游戏迅速走红并且在朋友圈刷屏,游戏的规则很简单,就是控制一个小矮子再各个墩子上跳来跳去。由于游戏比较简单,一时间大家都玩起来了,这也带动了一些作弊的产生。Android和iOS的小程
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。
均值滤波使用像素点周围一定区域的像素的均值替换当前像素点的值。均值滤波可以平滑图像,但是对噪声几乎没有效果,最多只能让噪点变得更模糊。
7.1 卷积操作 图片卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断地相乘求和的过程。 原图 Image:
总所周知,python是一门简单便捷的语言,所以有很多的第三方库可以被python学习者使用,这其实会帮助大家实现很多隐藏的“高端操作“,接下来笔者就介绍几个很有意思但平时又接触不到的库。
中值滤波使用当前像素点和它周围的8个像素点的中值来代替当前点额像素点,这个办法对去除椒盐噪声非常有效。
从这个矩,你可以提取有用的数据,如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
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