OpenPose Unity插件是Unity用户的库的包装。 它提供了格式化的OpenPose输出和一些示例。 是一个实时多人系统,能够共同检测单个图像上的人体,手,面部和脚的关键点(总共135个关键点)。 OpenPose Unity插件项目由 , 和撰写。 目前,它由和维护。 操作系统的。 (左)和 (右)测试OpenPose Unity插件 注意 这是一个Alpha版本,所有内容都会随时更改。 该插件最终将在将来在Unity Assets商店中提供。 内容 结果 身体和脚的估计 测试用于姿势和脚部检测的OpenPose Unity插件 身体,脚,脸和手的估计 测试OpenPo
2021-06-24 16:14:31 6.23MB c-sharp real-time deep-learning unity
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Formal Specification and Automatic Verification
2021-06-23 21:19:34 5.37MB REAL-TIME SYSTEMS
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Computers are used more and more to provide high-quality and reliable products and services, and to control and optimise production processes. Such computers are often embedded into the products and thus hidden to the human user.
2021-06-23 21:01:53 1.73MB Real-Time Automatic Verification
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Computers are used more and more to provide high-quality and reliable products and services, and to control and optimise production processes. Such computers are often embedded into the products and thus hidden to the human user. Examples are computer-controlled washing machines or gas burners, electronic control units in cars needed for operating airbags and braking systems, signalling systems for high-speed trains, or robots and automatic transport vehicles in industrial production lines
2021-06-23 20:54:53 1.73MB REAL TIME
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matlab代码影响基于SWT的时间序列预测,降噪和贝叶斯优化-LSTM 基于SWT降噪和贝叶斯优化LSTM的时间序列预测,长期和短期存储网络LSTM近年来引起了人们对于短期时间序列预测问题的关注。 但是,由于此方法是一种深度学习方法,因此通常会面临许多超参数的影响。 众所周知,深度学习超参数的设置尚无明确的指导原则,其中大多数使用经验方法,例如学习率1e-3、1e-4等。迭代次数根据改变损耗曲线等。这种方法易于尝试,发现效果更好。一群人,既费时又费力。 为此,本文将使用贝叶斯优化对LSTM的参数进行优化,同时使用同步压缩小波SWT对原始数据进行滤波以降低噪声,并使用降噪会议的数据进行建模,最后通过实例验证说明SWT- Bayes-LSTM模型的预测效果更好。 该代码是由maltab2020b编写的,matlab代码,MATLAB代码,长短时记忆网络LSTM在针对短时时间序列预测问题上近来年受到大家的关注,但由于该方法为深度学习方法,通常面临着众多超参数的影响,而导致,关于深度学习超参数的设置并没有一直明确的指导方针,大多采用经验方法,选择性学习率1e-3,1e-4啥的,交替次数根据损
2021-06-23 16:20:36 2KB 系统开源
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mp4-连接 有效地就地连接 MP4 视频,用于 Time Machine 就地附加到 MP4 视频 附加到 mp4 视频,就地修改原始视频以最小化 I/O。 专为创建。 忽略音频,仅在 Time Machine 由 ffmpeg 创建的视频上进行测试。 出于此工具的目的,mp4 视频有 4 个部分: 标题(“ftyp”部分) 电影信息(“moov”部分),其中包含大量元数据和索引 可用空间(“免费”部分) mp4 压缩的视频帧,连接成“块”,然后连接成“mdat”部分 此工具以“块”的粒度连接视频,这意味着如果视频由多个块组成,则可以独立选择这些块以放入生成的视频中。 如果您考虑追加操作 A += B,则 A 将被修改为在末尾包含部分或全部 B。 并非所有来自 A 或 B 的块都需要出现在最终视频中。 但是从 A 中删除的任何块都必须从视频的末尾删除,以便 A 中剩余的原始帧从
2021-06-23 12:04:46 9.72MB Python
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2018年最新《Real-Time Rendering 3rd》 提炼总结.pdf 2018年最新《Real-Time Rendering 3rd》 提炼总结.pdf
2021-06-22 18:20:32 22.24MB render 3d 图形 渲染
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GEE学习ppt
2021-06-22 12:02:17 141KB gee GEE
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贝叶斯神经网络预测:使用动态贝叶斯神经网络预测连续信号数据和Web跟踪数据。 与其他网络架构相比
2021-06-21 21:13:28 10.03MB time-series matlab neural-networks object-tracking
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深度系列 用于时间序列预测的深度学习模型。 楷模 Seq2Seq /注意 WaveNet 变压器/变压器 快速开始 from deepseries . models import Wave2Wave , RNN2RNN from deepseries . train import Learner from deepseries . data import Value , create_seq2seq_data_loader , forward_split from deepseries . nn import RMSE , MSE import deepseries . functional as F import numpy as np import torch batch_size = 16 enc_len = 36 dec_len = 12 series_len = 1000
2021-06-21 16:57:37 111KB deep-learning regression pytorch kaggle
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