颜色分类leetcode
姿势
使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱
PI：
项目成员：&
组织：亚利桑那大学
电子邮箱：{caos,
sengupta,
fengjin}@email.arizona.edu
动机
虽然基于视觉的传感器提供了场景的高分辨率表示，但存在一些与其操作相关的挑战。
它们严重依赖（或受）外部光源来照亮场景，因此在光线不足、恶劣的天气条件或场景/目标被遮挡时变得无效。
这些可能导致不可逆转的灾难性事件，类似于
(i)
特斯拉的自动驾驶测试中遇到的那些，其中视觉传感器无法在明亮的天空中检测到拖拉机拖车的白色面（非常高的反射率），以及
(ii)
优步自身-
由于视觉/激光雷达传感器无法及时检测行人以避免在夜间测试期间发生事故（低/无反射率），导致亚利桑那州的驾驶车辆碰撞事故。
因此，迫切需要替代传感器来完成任务，同时克服上述挑战。
2018
年亚利桑那州的
Uber
自动驾驶车祸。
基于射频
(RF)
的传感器，例如雷达，使用自己的信号照亮目标（主动感应），因此使其在操作上对场景照明和天气条件具有鲁棒性。
然而，与基于视觉的传感器不同，雷达使用基于射频强度的空
2021-09-23 15:03:24
2.22MB
1
社会距离估计
该存储库包含使用YOLOv4对象检测器和OpenPose人类姿势估计器根据单个RGB图像自动进行社交距离估计的代码和教程。
内容
入门
该代码要求安装以下库：
python 3.8
张量流2.3.1
的opencv 4.4.0.44
numpy的1.18.5
该代码要求安装YOLOv4和OpenPose模型。 有关安装说明，请参阅和 。 安装后，从此页面下载3个脚本automatic_evaluation_API.py，valuate_labeled_images.py和valuate_unlabeled_images.py。 最后，项目文件夹应如下所示：
${project_dir} /
├── labels
│ ├── body_pixel_locations.csv
│ ├── camera_locations_photoshoot_identifi
2021-09-18 08:57:32
1KB
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HRnet网络用于人体姿态估计的模型，pytorch实现的模型，w48_256x192，实现说明位于https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch/tree/master/demo，原来位于谷歌网盘
2021-07-29 11:31:15
243.25MB
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轻量级人体姿态估计lightweight-human-pose-estimation.rar
2021-06-29 17:43:13
69.93MB
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这是keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation代码中所需要的model.h5文件，分享一下，共需要的人下载
2021-05-25 16:50:33
199.89MB
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