Phormatics：使用AI最大化锻炼 F1：首页（GIF乍一看可能有点断断续续，但是我保证这是值得的） 创建人：Jason Chin 林查理 黄Huang ，胡文vin 项目开发了36个小时，专注于使用AI和计算机视觉来构建虚拟的个人健身教练。 能够将2D人体姿势估计与商品网络摄像头一起使用来评论您的表格并计算重复次数。 该项目获得了颁发的“最具启动性的黑客”奖。 二维人体姿势估计： f2：在繁忙环境中的生活姿势估计； 注意：此处用户已经过度伸展了右臂（图像已镜像），在这种哑铃式肩press式压力机变型中，该形式被认为是不好的形式，因此出现了消息。 姿势估计基于的 。 由开

yolov5模型部署到安卓手机-+模型文件+app源代码，下载后可以直接编译使用； 详情请参考文章： https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125371307 示例： 内容概要：安全帽识别模型通过带着读者手写简化版 Spring 框架，了解 Spring 核心原理。在手写Spring 源码的过程中会摘取整体框架中的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：IOC、AOP、Bean生命周期、上下文、作用域、资源处理等内容实现。 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：①工厂模式、策略模式、观察者模式等都是怎么在Spring中体现的；②IOC、AOP、代理、切面、循环依赖都是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

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深度学习机器学习图像处理的matlab源代码-- 基于计算机视觉的自动驾驶应用项目实战.

更新 更新22/01/2020您可能有兴趣关注以观看有关计算机视觉，机器学习，深度学习和机器人技术的每周视频。 Deepgaze 2.0的更新16/07/2019稳定版本可分支2.0 。 更新20/03/2019开始在Python / OpenCV 3.0上进行移植，请检查分支2.0以获取初步版本。 更新10/06/2017文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”的PDF使用可在未来50天内免费下载 更新2017年4月6日，文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”已在Pattern Recogntion（Elsevier）中接受发表。 Deepgaze CNN头部姿势估计器模块基于此工作。 更新31/05/2017新软件包。 该软件包包含用于显着性检测的算法的实现 更新22/03/2017修复了mask_analysis.py中的一个

一个教学用的简单的8位的4条指令的CPU的逻辑电路设计，一个教学用的简单的8位的4条指令的CPU的逻辑电路设计

计算机视觉期末复习（图像分割，相机标定，SFM，图像检索（bag of words）,角点检测 DoG）

visual studio2019手写数字识别工程（权重文件通用） 1.no_gpu_darknet版 yolov3手写数字识别 训练好 的模型权重 。基于opencv3.16版本库函数，附带已配置好的工程源码no_gpu_darknet版。已训练好，可直接使用。 2.一万多数据训练得到，准确率达95%以上 3.目标类别名为0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 4.可以 检测图片、视频和调用摄像头，需要选择相应的代码语段 5.依据自己的电脑路径打开darknet_no_gpu.sln，然后配置好opencv3.16环境即可直接运行 E:\darknet-master_2\darknet-master_2\darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln

这是一个基于pytorch的手写数字识别小项目，使用minist数据集进行训练，最高可达99%精度。 首先，此代码逻辑清晰，思路简单，便于用户修改(修改网络结构，优化器等)，用户可在config.py文件中修改epoch、batch等配置参数，来达到更好的效果。数据集无需做处理。 其次，该代码固定了各种随机初始化参数的种子，这样便于用户复现最好的效果。可以使用预训练模型。 最后，用户需要配置pytorch环境，再打开pycharm即可运行代码，无需任何修改。

大学机器视觉(也叫计算机视觉，视觉测量技术等)习题参考答案卷，适合学习机器视觉相关课程的本科生和研究生复习使用。