面罩示例 概述 环境 演示视频 演示 WebGL WebGL（使用 sp_human_face_68_for_mobile.dat） Android 手动的

End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记

matlab录入语音信号代码 作者 标题 丹尼尔·莫雷诺·曼萨诺（Daniel Moreno Manzano） 音高估计和发声检测 在本文中，我将解释两种不同方法的发展，以便在语音音频中找到音高，首先区分有声和无声部分。 这些算法将在MATLAB:copyright:中开发。 首先，将对数据进行分析，以便在音频文件数据库中找到要使用的重要参数，并希望了解如何以人的声音音高工作。 在每种方法中，将提出对该思想的简要解释。 此外，还将解释重要的代码部分并公开一些结果。 介绍 两种算法以及分析中处理数据的方式都相同。 音频文件将在32 ms的窗口中进行评估，这是检测仅在浊音部分而不是清音部分的音调的最佳方法。 使用fda_ue数据库（测试数据库）时，窗口将以15 ms的周期移动；使用ptdb_tug数据库（ train数据库）时，窗口将以10 ms的周期ptdb_tug 。 我选择的信号处理方法是： 自相关 零交叉+倒谱 要求：在本项目中，将其视为实验是很重要的，以便了解音高处理和估算。 数据 可以通过下一个Google云端硬盘链接获取所使用的数据： 为了在不更改代码的情况下工作，预定义的目录方案是 . ├──

论文：On the efficacy of old features for the detection of new bots

每个像素都很重要：域自适应对象检测器的中心感知特征对齐 该项目托管用于实现“ （ECCV 2020）的代码。 介绍 域自适应对象检测器旨在使其自身适应可能包含对象外观，视点或背景变化的不可见域。大多数现有方法都在图像级别或实例级别采用特征对齐。但是，全局特征上的图像级别对齐可能会同时纠缠前景/背景像素，而使用提案的实例级别对齐可能会遭受背景噪声的困扰。 与现有解决方案不同，我们提出了一种域自适应框架，该框架通过预测逐像素的对象度和中心度来考虑每个像素。具体而言，所提出的方法通过更加关注前景像素来进行中心感知对齐，从而实现跨域更好的适应性。为了更好地跨域对齐要素，我们开发了一种中心感知的对齐方法，该方法可以进行对齐过程。 我们在众多的适应性设置上展示了我们的方法，并获得了广泛的实验结果，并针对现有的最新算法展示了良好的性能。 安装 检查以获取安装说明。 我们的无锚检测器的实现很大程度上基于F

AIOPS异常检测 介绍 辅助运维人员进行异常检测，检测数据类型为日志数据和指标数据，内嵌多种异常检测方法，对于使用者来说，可以帮助快速理解和回顾当前的异常检测方法，并容易地重用现有的方法，也可进行进一步的定制或改进，这有助于避免耗时但重复的实验工作。 KPI异常检测 安装 git clone https://github.com/OS-ABC/AIOPS-Anomaly-Detection.git cd AIOPS-Anomaly-Detection/kpi pip install -r requirements.txt 依存关系 environment.yml文件是用conda管理依赖： conda env create -f environment.yml 笔记 需要TensorFlow> = 2.4。 跑步 KPI格式 KPI数据必须以以下格式存储在csv文件中： timest

压缩包内包含1.protoc-3.3.0-win32.zip压缩包（在win10 64bit下解压运行OK）； 2.在bin\object_detection文件夹下转换成功的protos文件夹，共63个项目； 包含以下py文件: train_pb2.py string_int_label_map_pb2.py ssd_pb2.py ssd_anchor_generator_pb2.py square_box_coder_pb2.py region_similarity_calculator_pb2.py preprocessor_pb2.py post_processing_pb2.py pipeline_pb2.py optimizer_pb2.py multiscale_anchor_generator_pb2.py model_pb2.py mean_stddev_box_coder_pb2.py matcher_pb2.py losses_pb2.py keypoint_box_coder_pb2.py input_reader_pb2.py image_resizer_pb2.py hyperparams_pb2.py grid_anchor_generator_pb2.py graph_rewriter_pb2.py flexible_grid_anchor_generator_pb2.py faster_rcnn_pb2.py faster_rcnn_box_coder_pb2.py eval_pb2.py calibration_pb2.py box_predictor_pb2.py box_coder_pb2.py bipartite_matcher_pb2.py argmax_matcher_pb2.py anchor_generator_pb2.py

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