pbrt-skin-bssrdf Donner & Jensen 的“A Spectral BSSRDF for Shading Human Skin”在 PBRT 中的实现

The areas covered within ISA101's work will include: menu hierarchies, screen navigation conventions, graphics and color conventions, dynamic elements, alarming conventions, security methods and electronic signature attributes, interfaces with background programming and historical databases, popup conventions, help screens and methods used to work with alarms, program object interfaces, configuration interfaces to databases, servers, and networks.

通过解读论文《Human-level control through deep reinforcement learning》完成了PPT相关制作，用于科研汇报，发布到网上，方便大家查阅以及提出建议。

本文复现的是是发表在ICCV 2017的工作《Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation》，论文提出了一个新的特征金字塔模块，在卷积网络中学习特征金字塔，并修正了现有的网络参数初始化方法，在人体姿态估计和图像分类中都取得了很好的效果。

使用梯度方差估计示例难度 该资源库包含源代码，需要重现一些主要成果： 如果您使用此软件，请考虑引用以下内容： @article{agarwal2020estimating, title={Estimating Example Difficulty using Variance of Gradients}, author={Agarwal, Chirag and Hooker, Sara}, journal={arXiv preprint arXiv:2008.11600}, year={2020} } 1.设定 安装软件 该存储库是使用TensorFlow和PyTorch的组合构建的。 您可以通过pip安装需求文本文件pip install -r ./requirements_tf.txt和pip install -r ./requirements_pytorch.txt来安装必要的

人工解析的自我校正 开箱即用的人类解析表示提取器。 在第三项LIP挑战中，我们的解决方案在所有人工解析轨道（包括单个，多个和视频）中排名第一！ 特征： 开箱即用的人类解析提取器，可用于其他下游应用程序。 在三个流行的单人人类解析数据集上进行预训练的模型。 训练和伪造的代码。 对多人和视频人的解析任务的简单而有效的扩展。 要求 conda env create -f environment.yaml conda activate schp pip install -r requirements.txt 简单的开箱即用提取器 最简单的入门方法是在您自己的图像上使用我们训练有素的SCHP模型来提取人工解析表示形式。 在这里，我们在三个流行的数据集上提供了最新的。 这三个数据集具有不同的标签系统，您可以选择最适合自己任务的数据集。 LIP（ ） 进行LIP验证的费用：59.36

1:13D模型，SolidWorks2009后的版本可打开，模型尺寸参照国标GB-1988，模型个头1:1

论文Cascaded Human-Object Interaction Recognition论文以及代码

最初的版本P_human、蒙特卡洛树搜索、P_human和蒙特卡洛树搜索结合、左右互搏，增强学习、价值网络、深度神经网络+蒙特卡洛搜索树+价值网络

Alan Dix2004年编写的Human-Computer Interaction以及对应每一个章节的ppt