真实新闻 使用Python检测虚假新闻

Specular_highlight_removal_for_real_world_images 注意：如果您有任何疑问，请通过电子邮件与我联系： 介绍 去除图像中的镜面高光是计算机视觉和计算机图形学中的基本研究问题。 尽管已经提出了各种方法，但是由于存在丰富的纹理，复杂的材料，硬阴影，遮挡和颜色照明等原因，它们通常不适用于现实世界的图像。在本文中，我们提出了一种新颖的镜面高光去除方法真实图像的方法。 我们的方法基于对真实世界图像的两个观察结果：（i）镜面反射高光通常尺寸较小且分布稀疏； （ii）剩余的漫射图像可以通过少量基色与稀疏编码系数的线性组合来表示。 基于这两个观察，我们设计了一个优化框架，用于同时从单个图像中估计漫反射和镜面高光图像。 具体而言，我们通过鼓励使用L0范数的编码系数稀疏性来恢复那些具有镜面高光的区域的漫反射分量。 此外，根据加性混色理论和照明定义，编码系数和镜面

Real-World Cryptography

Real-Time.Concepts.for.Embedded.System(嵌入式系统的实时概念)

一篇slam相关论文，结合了深度学习。用CNN单帧预测深度，可以解决单目slam中尺度不确定性、纯旋转、低纹理区域等问题。

STM32G4-WDG_TIMERS-Real-Time_Clock_RTC(STM32G4-实时时钟控制器).pdf

在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络。对于给定的三维传感器捕获的数据，它能够联合进行三维检测、跟踪和运动预测。 通过共同进行这些任务，我们的整体方法对于遮挡以及范围内的稀疏数据鲁棒性更强。 我们的方法在空间和时间上对3D鸟瞰图执行三维卷积，这在内存和计算方面都非常有效。 我们在北美几个城市拍摄的一个新的超大型数据集上进行的实验表明，我们可以大幅度超越最先进的技术。 重要的是，通过共享计算，我们可以在30毫秒内执行所有任务。

DeepStream人类姿势估计 人体姿势估计是计算机视觉任务，它通过在视频或照片中定位人体上的某些关键点来估计人体的配置（“姿势”）。 以下应用程序作为参考，以项目为例，在DeepStream 5.0中部署自定义姿势估计模型。 有关详细的NVIDIA Developer博客，请访问。 输入视频源 输出视频 先决条件 你会需要 DeepStreamSDK 5.0 CUDA 10.2 TensorRT 7.x 入门： 要开始使用，请按照以下步骤操作。 在您的平台上安装 ，通过运行deepstream-app验证其是否正常运行。 最好将存储$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps在$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps 。 下载TRTPose，使用此 将其转换为ONNX，然后在DeepStream

监控视频中的真实世界异常检测：Pytorch RE实施 该存储库是使用pytorch重新实现的“监视视频中的真实世界异常检测”。 重新实施的结果是，与相比，我们获得了更高的AUC。 数据集 下载以下数据并解压缩到您的$ DATA_ROOT_DIR下。 / workspace / DATA / UCF-Crime / all_rgbs 目录树 DATA/ UCF-Crime/ ../all_rgbs ../~.npy ../all_flows ../~.npy train_anomaly.txt train_normal.txt test_anomaly.txt test_normal.txt 训

Yolov5 +使用PyTorch进行深度排序 介绍 该存储库包含PyTorch YOLOv5的简化版（ ）。它过滤掉不是人的所有检测。然后，将对人员的检测传递给跟踪人员的深度排序算法（ ）。它仅跟踪人员这一事实背后的原因是，深度关联度量仅在人员数据集上进行训练。 描述 该实现基于两篇文章： 使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪 YOLOv4：物体检测的最佳速度和准确性 要求 安装了所有requirements.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7。要安装运行： pip install -U -r requirements.txt 所有依赖项都包含在关联的docker映像中。 Docker要求是： nvidia-docker Nvidia驱动程序版本> = 440.44 在运行跟踪器之前 递归克隆存储库： git clone --r