SwiftUI之详细的实现了如何创建行视图、自定义行预览、创建地标展示列表、创建动态列表、设置从列表页到详情页的页面导航等功能和逻辑实现

使用地标和PDR的智能手机的室内定位方法

LaP：智能手机上具有地标性的PDR，用于室内移动定位

matlab嘴部检测代码通过全卷积局部全局上下文网络进行鲁棒的面部地标检测 面部标志用于定位和代表面部的显着区域，例如：眼睛，眉毛，鼻子，嘴巴，下颚 挑战：不同的形状，姿势，光照条件，遮挡物等。 界标检测的用途：人脸对齐，头部姿势估计，人脸交换，眨眼检测等等。 以下是iPython Notebook的论文实现： 通过全卷积局部全局上下文网络进行稳健的面部地标检测，国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）的会议记录，IEEE，2018年-Daniel Merget，Matthias Rock，Gerhard Rigoll 关联： 代码是用Brainscript编写的，还使用Microsoft CNTK和Python进行了后期处理，并使用了Matlab。 可以找到代码和其他详细信息。 本文重要提示 完全卷积神经网络擅长于对局部特征进行建模，但会导致受约束的接收场（局部上下文）。 为了克服这个问题，可以采用多种方法：级联/池化等。本文提出了一种新的方法，该方法使用逐通道/内核卷积和膨胀卷积（全局上下文）来实现相同的精度，而不是几种SOTA方法。 它将全局上下文直接引入到全卷积神经网络中。 主

全国行政省、区、县市、乡、村GE地标（地名），全国行政省、区、县市、乡、村GE地标（地名）

通过3D密集人脸重建实现稳定的头部姿势估计和地标回归 通过Tensorflow Lite框架，人脸网格，头部姿势，界标等，重新实现。 CPU实时人脸检测，对齐和重建管线。 轻量级渲染库，比工具快5倍（3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+ bash build_render.sh （谨慎）对于Windows用户，请参考以获取更多详细信息。 3D人脸地标 在这个项目中，我们通过3DMM参数回归进行密集人脸重建。 回归目标简化为相机矩阵（ C ，形状为3x4），外观参数（ S ，形状为1x40）和表达变量（ E ，形状为1x10），共有62个维度。 可以通过将这些参数应用于预定义的

遥感图像地标建筑物数据集

KML 可视化工具 基于 Web 的交互式可视化工具，用于具有大量移动地标的KML文件。 可视化工具建立在之上。 关于 专为大量 gx:Track 元素而设计。 使用解析器进行 KML 解析。 在图层中加载 KML 文件。 当您需要同时为多个元素设置动画时，可以方便地替代 Google 地球。 用法 确保您的浏览器支持 。 转到 。 然后将您的 KML 或 KMZ 文件拖放到屏幕上（或单击左上角的“加载 KML”）。 或者：运行本地 Web 服务器，下载并浏览到本地主机上的 index.html。

The dataset provides a large-scale benchmark for instance-level recognition and retrieval. 本数据集为大型实例识别和检索提供了基准。 Google Landmarks Dataset v2.pdf ref1.png

谷歌地球地标全国山峰-全国.kml