社交隔离 Social-Danceancing是一个开源项目，用于自动估计与未经校准的RGB相机的人际距离。 该软件可免费用于任何非商业应用，以评估对安全距离的遵守情况。 该代码是开放的，可以在您的支持下进行改进，如果您想帮助我们，请至与我们联系。 什么是新的 [2020年12月18日] 现在可以从以下链接下载数据集： 。 [2020年11月5日] 我们的工作已被WACV 2021接受。 拿出！ [2020年11月4日] 算法更新，具有更好的距离评估和更快的计算速度 快速椭圆交点用Shapely检查 添加了遮罩支持以选择有趣的区域 流媒体支持 从Jetson nano相机获取 支援Cuda 10.1的Ubuntu 20.04 [2020年4月24日] 用于实时摄像机采集和视频处理的代码。 文件夹中的新视频示例。 描述 给定从场景捕获的帧，该算法首先使用现成的身体姿势检测器检测场

labview vision视觉教程,各模块详细解析，供初学者学习

“Towards Robust Vision Transformer” 论文的学习笔记 ViT模型存在的问题 RVT模型与RVT*模型设计规则 CAM与Grad-CAM

动手学深度学习（D2L深度学习） | 理解深度学习的最佳方法是学以致用。 本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念，背景知识和代码；我们将在同一个地方分解剖析问题所需的批判性思维，解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。 我们的目标是创造一个为实现以下目标的统一资源： 所有人在网上免费获取； 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法； 包括可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样直接直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码，观察结果并及时获取经验； 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域； 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互相互答疑并交换经验。 将本书（中英文版）利用教材或参考书的大学 如果本书对你有帮助，请星级（★）本仓库或引用本书英文版： @book{zhang2020dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C.

人工解析的自我校正 开箱即用的人类解析表示提取器。 在第三项LIP挑战中，我们的解决方案在所有人工解析轨道（包括单个，多个和视频）中排名第一！ 特征： 开箱即用的人类解析提取器，可用于其他下游应用程序。 在三个流行的单人人类解析数据集上进行预训练的模型。 训练和伪造的代码。 对多人和视频人的解析任务的简单而有效的扩展。 要求 conda env create -f environment.yaml conda activate schp pip install -r requirements.txt 简单的开箱即用提取器 最简单的入门方法是在您自己的图像上使用我们训练有素的SCHP模型来提取人工解析表示形式。 在这里，我们在三个流行的数据集上提供了最新的。 这三个数据集具有不同的标签系统，您可以选择最适合自己任务的数据集。 LIP（ ） 进行LIP验证的费用：59.36

工业相机接口：gige vision 版本1 GigE Vision是一种基于千兆以太网通信协议开发的相机接口标准。在工业机器视觉产品的应用中，GigE Vision允许用户在很长距离上用廉价的标准线缆进行快速图像传输。它还能在不同厂商的软、硬件之间轻松实现互操作。

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医学成像中的深度学习：如何在MRI检查中自动检测膝盖受伤？ 该存储库包含一个卷积神经网络的实现，该网络对MRI检查中特定的膝盖损伤进行分类。 它还包含我在上撰写的一系列帖子的材料。 数据集：MRNet 数据来自斯坦福大学ML Group研究实验室。 它由斯坦福大学医学中心进行的1,370次膝盖MRI检查，以研究前交叉韧带（ACL）眼泪的存在。 有关ACL撕裂问题和MRNet数据的更多信息，请参阅我的博客文章，您可以在Jupyter Notebook中调查数据并构建以下数据可视化： 要了解有关数据以及如何实现此可视化窗口小部件的更多信息，请阅读 代码结构： 下表总结了该项目的体系结构： 有关该代码的更多详细信息，请参阅我的第二篇。 如何使用代码： 如果您想自己重新训练网络，则必须通过此向斯坦福大学索取数据。 下载数据后，创建一个data文件夹并将其放置在项目的根目录下。 您

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