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.

Robust Face Alignment Under Occlusion via Regional Predictive Power Estimation-附件资源

PCL点云库中的PrincipalCurvaturesEstimation计算曲率的内部原理实现。并不是我们传统意义上理解的拟合二次曲面，我们在表述原理时都是二次曲面拟合，但人家PCL用的不是曲面拟合方法

随机森林图像matlab代码6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建

此仓库实现了我们的ICCV论文“用于3D人体姿势估计的Cross View融合” 快速开始 安装 克隆此仓库，我们将克隆多视图姿势的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： : 初始化输出（训练模型输出目录）和日志（张量板日志目录）目录。 mkdir ouput mkdir log 并且您的目录树应该像这样