深度神经网络在静态图像领域已取得突破性进展,并逐步扩展到视频识别领域。人体动作识别是视频识别领域的研究热点和难点,因此,提出了一种基于双流快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)改进的人体动作识别算法。首先,用RGB(Red,Green,Blue)图像和光流数据作为网络的输入,分别训练Faster RCNN;然后,将训练好后的网络模型进行融合,并引入改进的压缩和激励模块对特征通道进行处理,以突出重要特征;最后,用完全的交并比损失函数作为边框回归损失函数,以优化某些预测框与真实框不能相交等问题。实验结果表明,相比传统的Faster RCNN,本算法在动作识别数据集UCF101上的准确率得到了一定的提高。

针对目前剩余电流动作保护器发生单相漏电后易造成更为严重的相间短路故障的问题,在低压三相剩余电流动作保护理论的基础上,分析了一种新型低压剩余电流动作保护器的运行特性,探讨了不同线制下低压供电系统保护器设计的一般原则。遵循该原则可以将谐振参数控制在一个有限的范围内,避免了设计的盲目性。

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距离保护的工作原理、动作特性和整定计算-继电保护考点复习讲义和题库

本Demo 是为了在android上跑TensorFlow模型的 方便那些想把TensorFlow官网上的demo集成到自己项目里却又找不到头绪的人使用 正所谓前人栽树后人乘凉 https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation Denis Tome, Chris Russell, Lourdes Agapito提出的Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image论文 在此特别感谢上述作者，喜欢原作的可以去使用原项目。同时欢迎大家下载体验本项目，如果使用过程中遇到什么问题，欢迎反馈。 如果需要自动打标请使用：https://github.com/yuxitong/AutoMarKingTensorFlowPython 另外特别感谢 zyxcambridge(https://github.com/zyxcambridge) 童鞋 manoshape(https://github.com/manoshape)

POSE STUDIO 是一个可以调整 3D 模型的姿势，给绘画提供辅助参考的软件。 软件支持加载含有「骨骼」的 3D 模型，再加上各种预设好的姿势， 即使您不懂 3D 软件，也可以直观地摆出您想要的姿势。 您还可以用最新版的 IllustStudio 和 ComicStudioEX，将 POSE STUDIO 调整的姿势作为底稿导入画布，用作绘画的参考。 ·可读取的 3D 模型格式：FBX、LWO、LWS、OBJ、M3C（仅支持 FBX 和 M3C 的骨骼） ·输出格式：PNG 软件默认加载男性模型，另有女性模型，路径如下： POSE STUDIO\Library\DefaultModel\clip_she.fbx 附加的可动模型默认安装在“我的文档\可动模型”中。

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很全的biped动作文件，希望给大家在动作方面有所帮助。

3Dmax的186个bip动作，主要是攻击和被攻击的动作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。