论文复现

卷积空间传播网络 程新京，王鹏，关晨烨，杨瑞刚 内容 介绍 此回购协议包含针对深度完成和立体深度估计而训练的CSPN模型，如“ ”和“”中所述 我们在这里提供两种实现。 首先，我们通过Pytorch实施了一个简单的2D CSPN，将“异地”和“转换”操作结合在一起。 然后，我们通过CUDA提供了更有效的2D / 3D CSPN实施，并将它们集成到PaddlePaddle中，从而更加稳定和易于使用。 引文 如果您在研究中使用此方法，请引用： @inproceedings{cheng2018depth, title={Depth estimation via affinity learned with convolutional spatial propagation network}, author={Cheng, Xinjing and Wang, Peng and Yang,

C ++上的卡尔曼滤波器（本征） 这是使用库在C ++中实现的基本卡尔曼滤波器实现。 它可以直接实现算法，如或在此演示。 该代码的整体结构是从借用，并将其扩展为允许输入控制。 有一个测试程序可以根据嘈杂的观测值估计弹丸的运动。 要运行它，请使用CMake： cd kalmanfilter-cpp mkdir build cd build cmake .. make -j4 ./kalman-test 注意：您可能必须在CMakeLists.txt指定Eigen库的路径。

ESPRIT-Estimation of Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques， author：RICHARD ROY AND THOMAS KAILATH, FELLOW，IEEE

人体姿态检测梳理。 AI识别人可以分成五个层次，依次为： 1.有没有人？ object detection 2.人在哪里？ object localization & semantic segmentation 3.这个人是谁？ face identification 4.这个人此刻处于什么状态？ pose estimation 5.这个人在当前一段时间里在做什么？ Sequence action recognition

age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现 年龄和性别估计这是CNN的一个Keras实现，用于估计来自一个人脸图像 [1, 2 ]的年龄和性别。 在培训中，使用数据集 。[ jul 。5，2018 ]，UTKFace数据集可以用于训练。添加了AppA真实数据集的[ apr 。

Applied Optimal Estimation[M]（应用最优估计）

An introduction to estimation and detection theory, 非常清晰经典的英文原版教材

简单轻巧的人体姿势估计 介绍 在COCO关键点有效数据集上，如果with_gcb模块达到66.5的mAP ，否则达到64.4的mAp 主要结果 COCO val2017数据集上的结果 拱 with_GCB 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左） 256x192_lp_net_50_d256d256 是的 0.665 0.903 0.746 0.644 0.697 0.700 0.911 0.771 0.672 0.743 256x192_lp_net_50_d256d256 不 0.644 0.885 0.715 0.619 0.685 0.679 0.898 0.742 0.647 0.725 笔记： 使用翻转测试。 环境 该代码是在Ubuntu 16.

1.0 INTRODUCTION Perhaps one of the more important application areas of digital signal processing (DSP) is the power spectral estimation of periodic and random signals. Speech recognition problems use spectrum analysis as a preliminary measurement to perform speech bandwidth reduction and further acoustic processing. Sonar systems use sophisticated spectrum analysis to locate submarines and surface vessels. Spectral measurements in radar are used to obtain target location and velocity information. The vast variety of measurements spectrum analysis encompasses is perhaps limitless and it will thus be the intent of this article to provide a brief and fundamental introduction to the concepts of power spectral estimation.