大家现在跳舞(火炬) 伯克利AI实验室的的PyTorch实施。 包括姿势归一化以外的所有功能。 其他实现: EverybodyDanceNow转载于pytorch pytorch-EverybodyDanceNow 还要检查以便从单眼图像中进行3D人体网格估计。 环境 Ubuntu 18.04(但是16.04也应该很好) Python 3.6 CUDA 9.0.176 PyTorch 0.4.1发布2 对于其他必需的软件包,请使用pip install -r requirements进行快速安装。 由于姿态估计器是在Keras中实现的,因此该项目需要tensorflow> 1.9.0。 如果使用独立的Keras软件包,请在./pose_estimator/compute_coordinates_for_video.py更改相应的导入命令。 但是,您将无法以这种方式使
1
计算方向梯度直方图,使用matlab实现,基于经典论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection
2022-03-03 16:25:44 103KB 方向直方图
1
A Spatio-temporal Transformer for 3D Human Motion Prediction
2022-02-26 09:11:37 5.39MB transformer 3d 深度学习 人工智能
1
We present a new method, called MEsh TRansfOrmer (METRO), to reconstruct 3D human pose and mesh vertices from a single image. Our method uses a transformer encoder to jointly model vertex-vertex and vertex-joint interactions, and outputs 3D joint coordinates and mesh vertices simultaneously. Compared to existing techniques that regress pose and shape parameters, METRO does not rely on any parametric mesh models like SMPL, thus it can be easily extended to other objects such as hands. We further
2022-02-26 09:11:36 5.12MB 人工智能
1
用于轨迹预测的 Transformer 网络 这是论文的代码 要求 pytorch 1.0+ 麻木 西比 熊猫 张量板 (项目中包含的是修改版) 用法 数据设置 数据集文件夹必须具有以下结构: - dataset - dataset_name - train_folder - test_folder - validation_folder (optional) - clusters.mat (For quantizedTF) 个人变压器 要训​​练,只需运行具有不同参数的train_individual.py 示例:训练 eth 的数据 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_individualTF.py --dataset_name eth --name eth --max_epoch 240 --bat
1
THE HUMAN DIGESTIVE SYSTEM OESOPHAGUS AND STOMACH
2022-02-22 14:06:12 31.76MB physiology
1
非常难得的一本电子书 对人机交互中的眼动跟踪技术尽情详细深入的探讨 机会难得 不要犹豫了!
2022-02-20 23:11:39 3.19MB 眼动跟踪 人机交互
1
论文RWRMD A predicting novel human microRNA-disease associations的ppt
2022-02-17 16:37:27 3.62MB microRNA
1
UCI-Human-Activity-Recognition-Tidy-Data 获取和清理 UCI 人类活动识别数据集:脚本和操作方法 日期:“2015 年 6 月 18 日” 在此存储库中:在此自述文件的下方,您将找到原始数据及其托管网站的链接。 run_analysis.R 文件是 R 脚本,它将带您从原始形式的解压缩 UCI HAR 数据到作业中描述的整洁数据集。 UCI_HAR_tidy_data_CodeBook.Rmd 将解释在最终 tidy 数据集中找到的变量及其代码。 我还将我生成的 UCI_HAR_tidy_dataset 作为 .txt 文件包含在此 repo 中作为成品的示例。 来自 UCI 机器学习库的数据、收集和方法的完整描述: : 压缩数据链接: : 原始 UCI HAR README.txt 可以在从上述网址下载和解压的文件夹中找到。 解压
2022-02-13 21:03:37 83KB R
1
Deep Learning-Based Human Pose Estimation A Survey综述
2022-01-28 09:10:57 2.05MB 深度学习 人工智能 姿态检测
1