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MMS骨架 介绍 MMSkeleton是一个开源工具箱，用于基于骨骼的人类理解。 这是负责的项目的一部分。 MMSkeleton是根据我们的研究项目。 更新 [2020-01-21] MMSkeleton v0.7发布。 [2019-10-09] MMSkeleton v0.6发布。 [2019-10-08]支持示范动物园。 [2019-10-02]支持自定义数据集。 [2019-09-23]添加基于视频的姿势估计演示。 [2019-08-29] MMSkeleton v0.5发布。 产品特点 高扩展性 MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目，并具有扩展到各种任务

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深度Q学习 在OpenAI Gym上测试了具有基本或双重q-learning训练算法的深度q-networn，对决q-network的实现。 先决条件 该项目是使用Python 3.5和Tensorflow（通过tensorflow-gpu 1.2.1测试）实现的。 可用的环境来自OpenAi Gym。 要安装健身房，请访问 。 要工作需要来自atari_wrappers.py 训练网络 使用train.py模块执行网络培训。 它要求将要学习的体育馆环境作为参数。 可选地，可以指定要使用的网络类型和学习算法。 可以使用--checkpoint参数提供网络权重，使用--training_info参数提供培训状态（例如，当前步骤，总步骤，体验重播缓冲区数据）从检查点重新开始培训。 通过使用--checkpoint_step，可以指定保存检查点的步骤数。 python train.py --

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