照片速写：从图像推断轮廓图 此回购包含我们草图生成器的培训和测试代码。 我们还提供了 。 有关技术细节和数据集，请参阅和 。 配置 现在，该代码已更新为使用PyTorch 0.4，并可以在Windows，Mac和Linux上运行。 对于PyTorch 0.3的过时版本（仅Linux），请检出分支。 Windows用户应找到相应的.cmd文件，而不是下面提到的.sh文件。 一线安装（在Conda环境中） conda env create -f environment.yml 然后激活环境（草图），就可以开始了！ 有关conda环境的更多信息，请参见。 手动安装 请参阅environm

WRN的PyTorch实施 用法 $ python main.py --depth 28 --widening_factor 10 --outdir results CIFAR-10的结果 模型 测试错误（3次运行的中位数） 测试错误（纸上） 训练时间 WRN-28-10 4.03 4.00（5次中位数） 16h10m 注意此模型使用批处理大小64（纸上为128）进行训练。 参考 Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。 广泛的残留网络。 在Richard C. Wilson，Edwin R. Hancock和William AP Smith的著作中，英国机器视觉会议（BMVC）会议录，第87.1-87.12页。 BMVA出版社，2016年9月 ，

快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前，您可以执行以下操作： 加载预训练的Mo

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

视频与成像应用正变得越来越普遍，在我们生活中所占比重比以往任何时候都要大。通过尖端的网真视频会议系统提高生产力；利用实时感知监视系统提高安全性；凭借超高清显示屏或电影院带来身临其境的逼真体验，将坐在家中或影剧院的我们带入全新的世界。如果没有视频与成像技术，我们就无法想象今天的世界。而在医疗领域，智能视觉技术的采用可以为临床医疗提供更详细、更直观的辅助手段。 　　智能视觉技术已经广泛应用于超声影像、各种型号的B超/彩超，实时采集、显示、处理、存贮超声图像，采用全数字化处理技术。其功能灵活， 操作简单，可大大节约成本、提高科室的工作效率。 　　Smarter Vision:面向 Smarter

An Invitation to 3D Vision计算机视觉方面经典

CVPR2021-带代码演示的文件 :glowing_star: 持续更新最新论文和相应的开源代码！ :automobile: CVPR 2021收录列表： : :automobile:官网链接： : :timer_clock:时间：2021年6月19日-6月25日 :watch:论文接收公布时间：2021年2月28日 :raised_hand:注：欢迎各位大佬提交问题，分享CVPR 2021文件和开源项目！共同完善这个项目 :airplane:为了方便下载，已将文件存储在文件夹中 :check_mark:表示论文 :hammer_and_pick:思维导图| 思维导图 【思维导图】【TODO】 :fireworks:欢迎进群| 欢迎 CVPR 2021论文交流群已成立！已经收录的同学，可以添加微信： nvshenj125 ，请备注： CVPR +姓名+学校/公司名称！一定要根据格式申请，可以拉你进群。 :hammer:目录|目录（单击直接替换） 【去做】 【目录可直接加速】 :key:关键词| 关键字词 【去做】 骨干 :check_mark:

Deep learning for computer vision with python-starter bundle(pdf+code+dataset) by Adrian at PyImageSearch

Computer-Vision OpenCV 计算机视觉 浙江大学2020-2021秋冬计算机视觉课程6次实验+复习资料+OpenCV学习资料 Hw1：制作无声小短片视频 Hw2：圆形/直线检测 Hw3：Harris角点检测 Hw4：Eigenface人脸检测 Hw5：CNN

openpifpaf 经过Linux，MacOS和Windows的持续测试： ： OpenPifPaf：用于语义关键点检测和时空关联的复合字段（ ，（ ，（ ，2021年。 许多基于图像的感知任务可以公式化为检测，关联和跟踪语义关键点，例如人体姿势估计和跟踪。 在这项工作中，我们提出了一个通用框架，该框架可以在单个阶段中共同检测并形成时空关键点关联，这使其成为第一个实时姿势检测和跟踪算法。 我们提出了一种通用的神经网络体系结构，该体系结构使用Composite Fields来检测和构建时空姿势，该姿势是一个单独的连接图，其连接点是多个帧中的语义关键点（例如人的身体关节）。 对于时间关联，我们引入了时间复合关联字段（TCAF），它需要扩展的网络体系结构和训练方法，而不是以前的复合字段。 我们的实验显示出竞争准确性，同时在多个公开可用的数据集（例如COCO，CrowdPose以及