交互是一种用于AI代理的逼真的可交互框架。 消息 （6/2020）我们提供了一个微型框架，以简化在Docker中运行AI2-THOR的工作。 可以通过以下网址访问它： : 。 （4/2020）框架的版本2.4.0更新在这里。 现在，所有不属于环境结构的sim对象都可以通过物理相互作用移动。 添加了新的对象类型，并添加了许多新的动作。 请在查看 （2/2020）AI2-THOR现在包括两个框架： 和 。 iTHOR包含交互式对象和场景，而RoboTHOR包含模拟场景及其对应的真实世界副本。 （9/2019）已添加框架2.1.0版更新。 添加了新的对象类型。 添加了新的初始化操作。 分割图像的生成在所有场景中都得到了改善。 （6/2019）AI2-THOR框架的2.0版更新现已发布！ 我们的动作和对象状态增加了三倍，增加了新的动作，可以在视觉上进行明显的状态更改，例如电子设备上的屏幕

道路分割 合作者： 目录 ： 介绍 该项目是 “模式分类和机器学习”课程的一部分。 更具体地说，这是我们针对道路分割的第二个项目的解决方案。 该文件概述了我们的代码及其功能。 有关该项目本身的所有其他说明，可以在其官方文件（ paper.pdf文件）中找到。 该项目的目标是通过确定哪些16x16像素斑块是道路还是不是道路来分割地球的卫星图像。 简而言之，该代码运行第一个卷积神经网络以获得基本预测。 此后，它运行第二个，即后处理一个，它使用先前计算的预测来给出最终预测。 结果 我们取得了约0.91的F1分数，下面您将看到一个图像，说明所获得的定性结果。 在图像上，每个检测到的道路补丁都以

使用神经混合形状学习骨骼关节 这个存储库提供了一个端到端的库，用于自动角色绑定、蒙皮和混合形状生成，以及一个可视化工具。 它基于我们在 SIGGRAPH 2021 上发表的研究。 先决条件 我们的代码已经在 Ubuntu 18.04 上测试过。 在开始之前，请通过以下方式配置您的 Anaconda 环境 conda env create -f environment.yaml conda activate neural-blend-shapes 或者您可以手动安装以下软件包（及其依赖项）： 火炬 1.8 张量板 tqdm 矮胖的 opencv-python 快速开始 我们提供了一个专用于 Biped 角色的预训练模型。 从或（9ras）下载并解压预训练模型，并将pre_trained文件夹放在项目目录下。 跑步 python demo.py --pose_file=./eval_

ModelingToolkit.jl：Julia中用于自动并行化科学机器学习（SciML）的建模框架。 用于集成符号的计算机代数系统，用于物理知识的机器学习和微分方程的自动转换

Adrian Rosebrock 的Deep Learning for Computer Vision with Python 1,2,3都在里面了。我自己没看过，但是我在看他opencv教程，倒是蛮不错的。

令人敬畏的图像着色 基于深度学习的图像着色论文和相应的源代码/演示程序的集合，包括自动和用户指导（即与用户交互）的着色，以及视频的着色。 随意创建PR或问题。 （首选“拉式请求”） 大纲 1.自动图像着色 纸 来源 代码/项目链接 ICCV 2015 深着色 ICCV 2015 学习表示形式以实现自动着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 彩色图像着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 让有颜色！：全局和局部图像先验的端到端联合学习，以实现同时分类的自动图像着色 SIGGRAPH 2016 [项目] [代码] 通过生成对抗网络进行无监督的多样化着色 ECML-PKDD 2017 [代码] 学习多样的图像着色 CVPR 2017 [代码] 多种着色的结构一致性和可控性 ECCV 2018 使用有限的数据进行着色：通过内存增强网络进行少量着色 CVP

英文原版, 带完整书签

[计算机科学经典著作].Computer.Graphics,.C.Version.(2nd.Ed)

进入布法罗大学 祝贺您升入布法罗大学。 欢迎来到UB！ 这是一个资料库，可帮助您从祖国顺利过渡到UB！ 该存储库的最新更新时间为2021年3月23日。 该存储库是许多UB学生的贡献。 该存储库的唯一目的是帮助您入门。 请不要尝试滥用此信息。 要下载文件，请单击文件，然后单击右上角的下载选项。 这是2020年12月23日在网络研讨会上为2021年Spring学生提供的演讲的副本。 此网络研讨会/演示不是官方的，因此请不要与所有人共享此演示。 仅供学生使用。 请不要打印它。 本演示文稿是根据长者的经验而制定的，不是官方的。 不要完全依赖它。 录影带 使用您的UB电子邮件ID查看记录 重要链接-常见问题解答 在美国如何进行采访 UB位置不理想？！ UB CSE如何选择CSE课程？ 您的问题可能会在“讨论区”中得到回答。 一探究竟。 不要成为懒惰的Googler 接下来

多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create