Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks翻译
2021-04-06 14:07:16 257KB 论文翻译 人工翻译 FasterR-CNN
实时多模式情绪识别 不要犹豫 :white_medium_star: 如果您喜欢我们的工作,请回购! 简而言之 我们与法国职业介绍所合作开发了一种多模式情感识别平台,用于分析求职者的情感。 我们主要使用基于深度学习的方法来分析面部,声音和文字情感。 我们使用Flask部署了一个Web应用程序: 通过安装需求并启动main.py ,可以从WebApp存储库访问该工具。 我们还写了一篇关于我们工作的论文: : 表中的内容 : 在这个项目中,我们正在探索多模式情感分析中的最新模型。 我们选择探索文本,声音和视频输入,并开发一个集成模型,该模型收集来自所有这些来源的信息并以清晰易懂的方式进行显示。 0.技术 一,背景 情
2021-04-02 17:51:54 815.58MB python real-time deep-learning tensorflow
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Real Time Rendering(3rd) 英文无水印pdf 第3版 pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
2021-04-02 11:29:21 16.61MB Real Time Rendering
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比较经典的人工势函数避障方法,参考性不言而喻,分享给大家,这里面有仿真例程,对于新手来说非常有帮助,对于只会理论不会仿真的同学也十分的友好,这篇论文真的没得说,非常好
2021-03-29 01:19:25 493KB Real-time obstacle avoidan manipulators
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CX9020 Real-Time Ethernet Multiple Protocol Handler
2021-03-23 10:07:17 614KB CX9020
DaSiamRPN 模型文件
2021-03-23 09:23:44 322.6MB DaSiamRPN 目标跟踪 real-time SiamRPN
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表情捕捉方法,有关blendshape的介绍比较有用
2021-03-19 09:09:35 10.8MB 图形学 表情驱动
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Travetto框架 该框架的目标是提供一个以交互开发为重点的整体应用程序平台。 哲学 该框架依赖五项主要原则: Typescript作为开发平台。 这意味着该框架与及其编译器紧密相关。 代码超过配置。 这意味着该框架相对于配置,更喜欢通过装饰器进行元编程。 代码始终是定义配置的最佳位置。 不要要求开发人员重复信息。 具体来说,源代码转换(和分析)是提供无缝功能的关键要素,同时使用该框架的人员所要求的资源也尽可能少。 力争占地面积最小。 当考虑使用库时,总体目标是使依赖项和功能的大小和数量保持最小。 最终结果应该是尽可能少的代码,以及尽可能少的依赖关系。 发展响应能力至关重要。 该框架应尽可能提供即时反馈,以最大程度地减少做出更改和看到更改之间的时间。 模组 框架中的每个模块都遵循总体理念。 大多数情况下,每个模块都尽可能隔离。 这些模块是垂直堆叠的,通常表示相关性。 唯一的例外
2021-03-16 14:07:12 8.29MB testing real-time typescript decorators
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这个是python实时情绪检测,详情见我博客python情绪检测介绍,有不懂的问我。
2021-03-16 12:07:40 11.89MB python pycharm 图像处理 人脸识别
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