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实时检测人与物体的相互作用 这是一个开放项目的仓库，可实时检测人与物体之间的相互作用，请参见我们的更多详细信息。 内容 要求 硬件 GPU：Titan，Titan Black，Titan X，K20，K40，K80，GTX 软件 您应该安装matlab来验证HOI-RT的训练结果。 您应该安装cuda，opencv和cudnn。 然后设置Makefile的1-3行： GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 安装 克隆HOI-RT存储库首先，创建一个名为detection的新文件夹，然后cd detection && git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git 建立项目cd $HOI-RT && make -j8 加载训练后的模型加载已在vcoco和我们标记的数据集中进行训练。 并将模型放在检测文件夹中。 测试

主题建模 一个从头复制了多个主题建模算法的仓库 pLSA概率潜在语义分析-plsa.py 原始论文可在中找到，使用EM算法估计主题分布，每个文档中的单词分布 潜在狄利克雷分配（LDA）算法-lda.py 原始论文可以在这里找到 ，我使用的MCMC算法是折叠的Gibbs采样 ，对我来说，它比原始作者提出的变分推理更容易实现。 我在一个小的数据集上进行了测试，该数据集包含约120条Yelp评论，涵盖了三个主要类别（海鲜，水暖，宠物店）。该算法可以清楚地识别每个主题的关键字。 短文本算法的双项主题模型-btm.py 原始论文可以在中找到，我在这里使用的MCMC算法是吉布斯采样法 Twitter主题建模原始论文可以在找到 Yelp数据集开源评论数据

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