通过对热图引导的自适应关键点估计值进行排序来实现自下而上的人体姿势估计 介绍 在这项工作中，我们提出了一些在改善关键点检测和分组（关键点回归）性能上很少或不深入研究的方案。 首先，我们利用关键点热图进行逐像素关键点回归，而不是将它们分开以改善关键点回归。 其次，我们采用像素级空间变换器网络来学习自适应表示，以处理比例和方向方差，从而进一步提高关键点回归质量。 最后，我们提出了一种联合形状和热值评分方案，以促进估计的姿势更可能是真实姿势。 结合权衡热图估计损失以平衡背景像素和关键点像素，从而提高热图估计质量，我们可以获得最先进的自下而上的人体姿势估计结果。 主要结果 不进行多尺度测试的COCO val2017结果 骨干 输入尺寸 #Params GFLOPs 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左）

SoundSwitch使您有机会使用简单的热键切换播放和录制设备。 不再浏览几个菜单和屏幕。 只需配置一次SoundSwitch，您就可以以前所未有的速度在设备之间切换！ :sparkles: 预习 要求 :warning: 操作系统：Windows 7或更高版本 :warning: 捐献 如果您想支持开发，我们很乐意在见到您 。 组态 右键单击系统任务栏中的SoundSwitch图标，然后选择“设置” 。 现在，选择要在其间切换的设备。 您也可以选择更改键盘组合。 如果您希望应用程序在PC启动时自动启动，请选中“使用Windows自动启动”框。 用法 首先，右键单击SoundSwitch的系统托盘图标，设置要循环浏览的设备。

cartoonDataShow 从各大动漫网站抓取到数据后存储在mongodb中，然后用python（flask）提供的路由和接口，在前端用react + echarts进行数据展示 运行环境python3.4，mongodb 配置方法： Windows用户可以在目录下执行python -m venv flask，得到flask框架然后再通过flask \ Scripts \ activate.bat或flask \ Scripts \ activate进入virtualenv虚拟环境。 执行npm install，安装js依赖包，再执行pip install -r requirements

微信小程序-网络请求封装

算法与数据结构 Java 计算机组成原理 操作系统 网络协议 数据库 消息数值 缓存 分散 工具 设计模式 :memo:算法与数据结构 基本概念 数据结构 算法 工具 :hot_beverage: Java Java基础 面向对象 Java容器 Java并发 Java并发基础 创建线程方式 面试题 :laptop:计算机组成原理 :fax_machine:操作系统 引论 进程与线程 内存管理 文件系统 输入和输出 死锁 :cloud:网络协议 :floppy_disk:数据库 :postbox:消息数值 :tent:缓存 :globe_showing_Americas:分散 :watermelon:设计模式 创建型 行为型 结构型 :wrench:工具 备忘单 专家 尖端 类设计 绘图 笔记内容按照进行布局，以保证内容的替代性。 在线排版工具：。 工具 执照 麻省理工学院 去做 翻译谷歌技术写作文档 freecodecamp翻译计划

基于HttpClientUtils工具类进行Http/Https协议请求封装

bili-short-url 将B站站内链接转化为Bilibili短链，例如： 可以对同一个链接重复生成不同的短链

文章目录异常说明具体做法: 异常说明 情景还原: 用docker拉取jenkins最新版本 docker pull jenkins/jenkins:lts报了这个错误: Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: dial tcp: lookup registry-1.docker 一通百度，发现原来是dns服务器的错误，把服务器改成8.8.8.8或者114.114.114.114即可 具体做法: vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 vim /et

苹果 Apple开源代码。 在线查看： : 下载源码： : 1. libdispatch 2.对象

图像旋转45度的matlab代码TP-GAN ICCV17论文“”的TP-GAN Tensorflow正式实施，作者为张和Shu，李和，天宇和。 目的是从任何姿势下的单个面部图像中恢复同一个人的正面面部图像。 这是本文中的一些示例。 测试图像 可以在此处获得所有姿势的综合测试图像，MultiPIE中设置2中的相应照明（及其裁剪的输入）。 常见问题解答：可以根据要求获得其他照明条件和/或训练集的合成图像（不是原始图像）。 不幸的是，由于版权原因，我无法重新分发原始数据集。 如果您想访问原始的MultiPIE数据集，请联系。 随机例子 这是每个度数的10个测试图像对的随机示例。 15度和30度： 45度和60度： 75度和90度： 笔记 它最初是用Tensorflow 0.12编写的。 如果您已经实现了另一个版本，我将很乐意在这里引用它。 这是代码的初始版本，可能尚未经过全面测试。 优化，输入数据示例，预训练的模型和预计算的测试图像功能将在稍后发布。 使用Matlab脚本face_db_align_single_custom.m裁剪输入，该脚本接受5个关键点并输出裁剪的图像和转换后的关键点