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

本资源包含Pattern Recognition And Machine Learning的英文版和由马春鹏翻译的中文版。

个人学习——论文翻译同时+阅读

matlab指纹图像分割代码很棒的深度学习 目录 免费在线书籍 通过Yoshua Bengio，Ian Goodfellow和Aaron Courville（05/07/2015） 由Michael Nielsen（2014年12月） 由Microsoft Research（2013） 蒙特利尔大学LISA实验室（2015年1月6日） 由Andrej Karpathy撰写：基于numpy的RNN / LSTM实现 课程 吴安德（Andrew Ng）在Coursera（2010-2014） 由Yaser Abu-Mostafa（2012-2014） 作者：汤姆·米切尔（Tom Mitchell）（2011年Spring） 由杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）在Coursera（2012）中 舍布鲁克大学（Universitéde Sherbrooke）的雨果·拉罗谢尔（Hugo Larochelle）（2013） 通过CILVR实验室@纽约大学（2014） 丹·克莱恩（Dan Klein）和彼得阿比尔（Pieter Abbeel）（2013） 帕特里克·亨利·温斯顿（Patr

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本书可作为精益生产相关从业人员的研究、参考资料，也可以作为高等院校工业工程及相关专业本科生和研究生的教材。