人体姿态估计 项目链接：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com 1）方向：姿势估计 2）应用：姿势估计 3）背景：基于热图的方法已成为姿势估计的主流方法，因为其性能优越。然而，基于热图的方法在使用缩小尺寸的热图时会遭受显著的量化误差，导致性能有限，并对中间监督产生不利影响。以往的基于热图的方法依赖于额外的后处理来减轻量化误差。一些方法通过使用多个昂贵的上采样层来提高特征图的分辨率，从而提高定位精度。 4）方法：为了解决上述问题，作者创造性地将骨干网络视为一个degradation（降质）过程，并将热图预测重新构造为超分辨率任务。首先提出了SR head，通过超分辨率预测高于输入特征图（甚至与输入图像一致）的热图，以有效减少量化误差，并减少对进一步后处理的依赖。此外，提出了SRPose方法，以逐渐在粗糙到精细的方式中从低分辨率热图和退化特征恢复高分辨率热图。为了减少高分辨率热图的训练难度，SRPose使用SR head来监督每个阶段的中间特征。另外，SR head是一个轻量级通用的头部，适用于自上而下和自下而上的方法。 《轻量级超分辨率头在人体姿态估计中的应用》 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键任务，它涉及到识别图像或视频中人物的关键关节位置，如肩、肘、膝等。这一技术广泛应用于动作识别、人机交互、体育分析等领域。近年来，基于热图的方法在姿态估计中取得了显著的进步，其原理是通过预测每个关节的二维概率分布热图，然后通过峰值检测确定关节位置。然而，基于热图的方法存在一个问题，即在使用缩小尺寸的热图时，会引入显著的量化误差，这限制了其性能并影响中间监督的效果。 为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，将骨干网络视为一个降质过程，将热图预测重新定义为超分辨率任务。这一创新思路体现在“轻量级超分辨率头”（SR head）的设计上。SR head的目标是通过超分辨率技术预测出的热图具有比输入特征图更高的空间分辨率，甚至可以与原始输入图像分辨率一致，从而有效地减少量化误差，降低对后续后处理步骤的依赖。这种方法不仅提高了定位精度，还简化了模型结构。 SRPose是基于SR head提出的一种逐步恢复高分辨率（HR）热图的策略。它采用粗到细的方式，从低分辨率（LR）热图和降质特征出发，逐渐恢复出更精确的人体关节位置。在训练过程中，SR head用于监督每个阶段的中间特征，帮助模型更好地学习和优化，降低了高分辨率热图训练的复杂度。 此外，SR head的设计具有轻量级和通用性，无论是自上而下的方法（从全局图像信息开始预测关节位置）还是自下而上的方法（从局部特征开始逐渐构建全身结构），都能很好地适应。实验结果表明，SRPose在COCO、MPII和Crowd-Pose等标准数据集上超越了现有的基于热图的方法，证明了其在人体姿态估计领域的优越性。 这项工作展示了超分辨率技术在解决基于热图的人体姿态估计方法中量化误差问题上的潜力。通过轻量级的SR head设计和逐步恢复策略，模型能够在保持高效的同时提升姿态估计的准确性。这一研究为未来的人体姿态估计技术发展提供了新的思路和方向，有望在实际应用中实现更准确、更快速的人体姿态识别。

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga

Unix样式的路径名模式扩展 目录 快速开始 该库有两种版本： 两个文件版本： glob.h和glob.cpp single_include/单个头文件版本 没有外部依赖-仅是标准库 需要C ++ 17 std::filesystem 如果您不能使用C++17 ，则可以集成。 麻省理工学院执照 构建库和独立样本 cmake -Hall -Bbuild cmake --build build # run standalone `glob` sample ./build/standalone/glob --help 用法 // Match on a single pattern for ( auto & p : glob::glob( " ~/.b* " )) { // e.g., .bash_history, .bashrc // do somethi

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吊索 sling是信号和插槽的轻量级C ++实现。 插槽本质上是一个回调包装，可以从不同类型的可调用实体创建。 插槽可以连接到信号，并在发出信号时得到通知。 安装 作为仅标头的库，您只需将其包含在项目中即可。 需要C ++ 11或更高版本的编译器支持。 用法 创建信号 sl::Signal<> sig0; // signal without parameters. sl::Signal sig1; // signal with one parameter (std::string). sl::Signal< double> sig2; // signal with two parameters (double and int). 连接插槽 sl::Signal< int> sig; 连接从lambda表达式创建的插槽。

Product Description Guice (pronounced "Juice") is the 100% Java icing on the cake of Java dependency injection. Unlike other popular DI frameworks such as Spring, Guice fully embraces modern Java language features and combines simplicity with stunning performance and developer-friendliness. Google Guice: Agile Lightweight Dependency Injection Framework will not only tell you "how," it will also tell you "why" and "why not," so that all the knowledge you gain will be as widely applicable as possible. Filled with examples and background information, this book is an invaluable addition to your knowledge of modern agile Java. * Learn simple annotation-driven dependency injection, scoping and AOP, and why it all works the way it works. * Be the first to familiarize yourself with concepts that are likely to be included in a future Java EE or SE release (through JSR 299). * Get things done without having to write any XML. What you'll learn * Find out why dependency injection frameworks solve your problems, and how Guice fills that gap. * What Guice can do, can't do and how to apply that knowledge. * How Guice compares to popular alternatives like the Spring Framework. * What the future has in store, including Guice IDE, the next Guice version and the standardization of Guice's concepts through JSR 299. * How you can build real world, Guice-powered web applications using popular frameworks like Wicket or Struts 2. * How to develop a full stack Guice / Struts 2 / Hibernate application. * What you can really do with modern Java. Who is this book for? This book is for professional Java developers who are interested in dependency injection, modern Java coding practices and who want to tackle complexity with a simple, powerful and high-quality solution that already powers one of Google's highest profile applications: AdWords. This may be an alternative to Spring for many. About the Author Robbie Vanbrabant is an experienced Java developer and professional Java consultant based in Belgium. He's a well known Guice user and active member of the Guice community. Product Details * Paperback: 192 pages * Publisher: Apress; 1 edition (April 21, 2008) * Language: English * ISBN-10: 1590599977 * ISBN-13: 978-1590599976 * Product Dimensions: 9.1 x 7.5 x 0.6 inches

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| 简体中文 DBNet-lite-pytorch 这个项目之后会在这里更新,我把之前的项目都做了下整合 环境配置 pip install -r requirement.txt cd models/dcn/ sh make.sh 水平或倾斜文本格式 照着icdar2015的格式, x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,label, image │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... label │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 弧形文本的格式 数据格式, x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4 ...xn,yn,label n个点组成，n的个数可以不定 image │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... label │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 训练部分 在根目录的

Windows 10自动暗模式 在计划的时间自动在Windows 10的深色和浅色主题之间切换。 •••• • 总览 Android，GNOME Shell，iOS和MacOS已经提供了根据一天中的时间更改系统设计的可能性。 那么，为什么也不要Windows？ 自动暗模式可以帮助您提高工作效率。 如果外面光线不足，我们将使您拥有明亮且清晰可读的操作系统。 太阳开始下山后，您的操作系统将切换到匹配的主题，以保护您的眼睛。 此应用程序使您免于烦恼的方式在Windows设置中手动切换设计。 通过在应用程序中启用自动主题切换器，可以在Windows的“任务计划程序”中创建一个任务。 此任务