简介 本数据集为目前已知最大的人像matting数据集，包含34427张图像和对应的matting结果图。 数据集由北京玩星汇聚科技有限公司高质量标注，使用该数据集所训练的人像软分割模型已商用。 数据集中的原始图片来源于Flickr、百度、淘宝。经过人脸检测和区域裁剪后生成了600*800的半身人像。 clip_img目录为半身人像图像，格式为jpg；matting目录为对应的matting文件（方便确认matting质量），格式为png，您训练前应该先从png图像提取alpha图。例如使用opencv可以这样获得alpha图： in_image = cv2.imread('png图像文件路径', cv2.IMREAD_UNCHANGED) alpha = in_image[:,:,3] 下载地址 链接： 提取码：dzsn other url: 数据集截图 matting图： 手机端视频人

PCL库，LiDAR，Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments，Ph.D

ROS Qt Deskotp GUI App Contributors This project exists thanks to all the people who contribute. 简体中文 | 使用qt5实现ros机器人人机界面 注意！未经作者的许可，此代码仅用于学习，不能用于其他用途。 本仓库以分支的形式，长期维护各种有趣的ROS 可视化项目，持续更新中..... 欢迎在issues提交bug 注意！主分支（master）已不再维护librviz功能，使用Qt自行绘制实现一些图层显示，如需librviz功能请切换分支或 一，菜单 功能介绍 开源协议 相关教程及交流群 二，安装教程 1，首先安装ros对qt pkg的支持（非必须） melodic需要换成自己的ROS版本号 sudo apt-get install ros-melodic-qt-create sudo apt-

包：com.unity.demoteam.digital-human 用于从The Heretic实现数字人的技术功能库。 要求 Unity 2019.3.12f1 + HDRP 7.3.1以上 特征 面部动画系统 用于4D片段导入和处理的工具。 （当我们说4D时，是指随着时间的推移捕获的一系列网格。） 具有时间轴集成的4D剪辑渲染。 4D框架配件允许从面部钻机进行细节注射。 集成了Snappers的面部钻机。 直接在Unity中姿势面部装备 皮肤附着系统 驱动与动态变形皮肤有关的网格和变换。 用于驱动眉毛，睫毛，胡茬和逻辑标记。 由C＃Job System和Burst编译器加速。 着色器和渲染 如《异端》中所见，皮肤/眼睛/牙齿/头发的完整着色器图。 跨材质普通缓冲模糊（撕裂线）的自定义传递。 自定义标记驱动的眼睛和牙齿咬合。 用法 在Packages/manifest.json中将

关联边缘，具有解析姿势 这是CVPR2020接受的论文“ 的Pytorch实现。 我们提出一种利用异类非本地（HNL）网络的相关分析机（CorrPM），以捕获来自人的边缘，姿势和分析的特征之间的相关性。 要求 火炬0.4.1 Python 3.6 InPlace-ABN的编译基于 。 执行 数据集 请下载数据集，并使其遵循以下结构： |-- LIP |-- TrainVal_pose_annotations/LIP_SP_TRAIN_annotations.json |-- images_labels |-- train_images |-- train_segmentations |-- val_images |-- val_segmentations |-- train_id.txt

人类活动识别 Galvanize顶峰项目，用于使用UCI机器学习存储库智能手机数据集对日常生活中的人类活动进行分类。 动机和目标： 识别日常生活活动（ADL）的创新方法是开发更具交互性的人机应用程序必不可少的输入部分。 通过解释从运动，位置，生理信号和环境信息中得出的属性，开发了理解人类活动识别（HAR）的方法。 该项目探索了用于对已发布数据集（ ）进行ADL分类的最佳机器学习方法。 数据包含一组佩戴一组内置内置传感器（加速度计，陀螺仪和磁力计）的安装在腰部的智能手机，并进行一组ADL（站立，坐着，躺着，走路，上楼和走下楼）的记录。 将机器学习方法的有效性与已发布的多类硬件友好支持向量机（MC-HF-SVM）识别精度进行了比较。 方法： 将数据（具有ADL平衡561功能的10299个样本）按比例分别分为70％和30％分为训练集和测试集。 该分区是随机的。 训练数据用于训练不同的分类器

网上人类活动识别 使用与用户无关的基于机器学习的算法进行在线人类活动识别。 使用UCI数据集-“使用智能手机数据集的人类活动识别”来完成每种方法的学习。 测试是通过使用加速度计和陀螺仪收集的实时数据完成的。

openpifpaf 经过Linux，MacOS和Windows的持续测试： ： OpenPifPaf：用于语义关键点检测和时空关联的复合字段（ ，（ ，（ ，2021年。 许多基于图像的感知任务可以公式化为检测，关联和跟踪语义关键点，例如人体姿势估计和跟踪。 在这项工作中，我们提出了一个通用框架，该框架可以在单个阶段中共同检测并形成时空关键点关联，这使其成为第一个实时姿势检测和跟踪算法。 我们提出了一种通用的神经网络体系结构，该体系结构使用Composite Fields来检测和构建时空姿势，该姿势是一个单独的连接图，其连接点是多个帧中的语义关键点（例如人的身体关节）。 对于时间关联，我们引入了时间复合关联字段（TCAF），它需要扩展的网络体系结构和训练方法，而不是以前的复合字段。 我们的实验显示出竞争准确性，同时在多个公开可用的数据集（例如COCO，CrowdPose以及

2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述： 该项目旨在建立一个模型，该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行，上楼，下楼，坐着，站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 ：数据预处理和探索性数据分析2 ：具有特征数据的机器学习模型3 ：基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍： 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题，因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分，第一部分训练，调整和比较Logistic回归，线性支持向量分类器，RBF（径向基函数）SVM分类器，决策树，随机森林，梯度提升决策树模型，并使用领域专家提

基于CSI（信道状态信息）的人体运动检测是一个热门的研究课题。 许多研究人员开始关注它。 通过提取CSI的幅度和相位，可以将其应用于检测人体运动。 在本文中，我们采用阶段来检测入侵。 首先，我们使用线性变换来消除不同副载波的相位偏移。 随后，我们为短期案例（SES）和长期案例（LES）定义了两个参考点。 前者用于检测某人是否在室内走动，而后者用于检测该人是否在连续走动。 我们使用普通的WiFi设备实施了我们的方法，并评估了我们算法在实际环境中的性能。 实验结果表明，该算法具有很高的准确性。