X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition CVPR 2020 task:将二维方法拓展到三维的视频识别方法
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Colar: Effective and Efficient Online Action Detection by Consulting Exemplars CVPR 2022 task:在线动作识别
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CVPR 2017 论文:Efficient Diffusion on Region Manifolds Recovering Small Objects with Compact CNN Representations
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经典C++进阶书籍 Efficient C++ Performance Programming Techniques
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使用数值方法求解机器人运动计划,以解决最佳控制问题。 规划可以采用运动学约束(例如位置、速度、加速度、加加速度边界)、动力学约束(例如机器人刚体动力学包括重力、离心力和科里奥利力、惯性力、关节扭矩限制,甚至扭矩变化率限制),以及碰撞避免考虑在内。 解决时间在几秒钟内。 详细信息参见出版物:“机器人运动规划的高效轨迹优化”,Yu Zhao、Hsien-Chung Lin、Masayoshi Tomizuka,ICARCV 2018。 有关可用演示的列表,请参阅https://github.com/yzhao334/Efficient-Trajectory-Optimization-for-Robot-Motion-Planning--Examples 。 所需软件包:chebfun、CasADi。 包中包含的其他依赖项(STLRead 和 STLWrite)
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