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。

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UGUI Super ScrollView v2.5.4.unitypackage 特征： - 列表视图和网格视图 - 交错视图。垂直/水平视图可用于 创建网格视图，项目具有不同的高度/宽度 - GridView可以同时垂直和水平滚动 - 无限物品 - 不同尺寸的物品（高度/宽度） - 具有不同预制件的物品 - 初始化时大小未知的项目 - 垂直列表视图（从上到下、从下到上） - 水平列表视图（从左到右，从右到左） - 物品填充 - 滚动到具有偏移量的项目 - 项目计数在运行时发生变化 - 项目尺寸（高度/宽度）在运行时更改 - 项目捕捉到视口中的任何位置 - 项目循环，例如旋转器 - 刷新和重新加载项目 - 使用池来缓存项目并且不要在运行时销毁项目 - 有效回收物品 - 平台无关 - Unity平台支持 (IOS/Android/Mac/PC/Console/Winphone/WebGL...) - 演示、文档和完整的 C# 源代码

UGUI Super ScrollView 的主要特点 1. 高性能的动态列表 UGUI Super ScrollView 通过优化 Unity UGUI 的 ScrollRect 组件，能够处理大数据量的滚动内容，并避免了传统滚动列表中因渲染过多元素而导致的性能问题。它采用了 "对象池" 技术，动态生成和回收列表项，保证了即使在加载上千条数据时，也能保持流畅的滚动体验。 2. 支持多种列表布局 UGUI Super ScrollView 提供了多种常见的列表布局模式，包括： 垂直列表 水平列表 网格布局 瀑布流布局 这些布局模式可以根据项目需求灵活配置，帮助开发者快速构建复杂的 UI 界面。 3. 自适应内容 支持自适应内容大小。无论列表中的每一项是大小一致的，还是动态调整大小，UGUI Super ScrollView 都能根据内容自动调节其滚动行为。开发者不需要手动计算每个项的高度或宽度，工具包会自动完成这些工作。 4. 无限循环滚动 它还支持无限滚动的功能，当列表滚动到末尾时可以无缝继续，从而实现循环滚动效果。这在制作诸如图片轮播、广告展示、产品推荐等 UI 组件时非常实用。

这本书的重点是图像和视频的超分辨率。作者使用超分辨率（SR）来描述从一组低分辨率（LR）观测获得高分辨率（HR）图像或序列的HR图像的过程。在文献中，这个过程也被称为分辨率增强（RE）。SR主要应用于空间和时间RE，但也适用于高光谱图像增强。这本书集中于基于运动的空间RE，虽然作者也描述了无运动和高光谱图像SR问题。还包括下采样，预处理，视频序列压缩，以及应用的SR技术。 很明显，在SR中开发的工具和技术和信号处理（例如，图像恢复、运动估计）中遇到的许多其他反问题之间有很强的相互作用。SR技术被应用于各种领域，例如从视频序列（视频打印）、高清晰度电视、高性能彩色液晶显示器（LCD）屏幕获得改进的静止图像，提高由一个CCD拍摄的彩色图像的质量、视频监控。遥感、遥感和医学影像学。作者相信，SR/RE区域已经成熟到足以发展一种知识，它现在可以开始提供有用的和实际的解决方案来挑战真实的问题，并且SR技术可以是图像和视频编解码器的一个组成部分，并且可以驱动新的代码D的开发。生态解码器（CODEC）和标准。

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超级模块5.0完美破解加强版（修正模块自我删除的暗桩） 5.0更新内容 ' 修改,正版绑定用户在程序出错时不再弹出论坛主页 ' 解决超级模块EC文件及使用超级模块编写的源码被误报的问题 ' 增加"VMP保护标记开始"与"VMP保护标记结尾" ' 修正"Hook指令",首次地址累加且可能出现数组超标的BUG ' 修正"Ansi转USC2",程序崩溃的BUG ' 修正"取关联程序",部分无法取出的BUG ' 改进"创建进程",支持打开本地目录,并修正部分程序文件无法打开的BUG ' 修正"取进程用户名",接收系统进程ID或错误进程ID后程序崩溃的BUG ' 修正"函数拦截类","安装2",无法拦截的BUG ' 改进"读共享"与"写共享",提高读写速度 ' 修正"剪辑板类","取文件",会发生内存崩溃的BUG ' 增加"剪辑板类","取字符串" ' 改进"取句柄2","取句柄数组2",支持不见窗口 ' 修正"取窗口启动时间",句柄未释放的BUG ' 增加"位图操作类"中"创建位图2" ' 增加"位图操作类"中"置屏幕" ' 修正"位图操作类"中"置窗口"与"新位图操作类"中"置窗口位图"起始纵坐标错误,且部分位图无法画出的BUG ' 增加"新位图操作类"中"置屏幕位图" ' 优化在Win7或较新显卡驱动的系统中所有位图操作类及识图类均支持DirectX窗口后台截图,旧系统暂不支持 ' 修正"保存对话框"的返回文件名自动加入索引后缀 ' 修正"监视热键","监视热键2","监视热键3","监视热键4",当热键码为0时数组超标的BUG,改为返回0 ' 增加"取点颜色2",取窗口内某点颜色值或颜色属性,可以是被挡住的后台窗口,该命令比识图类中命令更高效稳定 ' 修正"线程钩子类",使用后可能出现程序异常的BUG ' 修正"RSA类",使用后出程序崩溃的BUG ' 修正"发送字符串2",输入两次的BUG ' 增加公开常量"#事件_鼠标位置被移动" ' 增加"内存操作类"中"查询模块内存信息" ' 改进"易语言类"中"取所有易进程",增加可空参数"易进程ID列表" ' 修正"易语言类"中"取易程序信息",程序名称为空时失败的BUG ' 改进"内存操作类"中"读整数"与"写整数",支持8字节长整数型 ' 改进"内存操作类"中"读取",参数三留空表示数据块全部数据,为-1表示全字节集数据 ' 改进"内存操作类"中"写入",参数三为-1表示全部数据并标记为字节集数据 ' 增加"正则表达式类",命令有:"创建","取匹配文本","取子表达式个数","取子匹配文本"等 ' 增加"PE类",命令有:"防止误报","Switch_加入判断","Switch_生成代码","代码定位","导出函数","导入API","构造DLL","构造EXE","加入代码","加入全局变量","加入数据","加入重定位","加入资源","加入资源RES","加入资源数据","取API地址","重置","GET_IATAddr","GET_DataAddr" 在线知识库查询： http://help.super-ec.cn/ 破解版本说明： 该版本为完美破解版本，完美的去除了网络验证，类命令也可以正常使用！ 商业用户功能可正常使用！ 加强版改进说明：修正源码调试后，模块会自我删除的问题

芝麻种植对布基纳法索的经济具有战略意义。 的确，芝麻是仅次于棉花的第二大重要农产品。 但是，其生产受到植物病害和害虫侵袭的限制。 面对这种情况，大量农药被用来提高生产率。 但是，这些化学物质对土壤肥力有负面影响。 在这种情况下，研究了在农民环境中，在堆肥的情况下，在堆肥的存在下，Supraxone和Lambda-super对土壤微生物活性的影响。 实验设计是一个Fisher块（BCR），将未经处理的包裹（TNT）与仅用堆肥（C）修改过的包裹和用堆肥修改并用农药（C + P）处理过的包裹进行了比较。 在播种后第41天和第81天播种前，在0-20 cm深度处采集土壤样品。 分别通过呼吸测定和熏蒸培养法监测呼吸活性和土壤微生物量。 结果表明，在有或没有supraxone处理和Lambda-super处理的情况下，向土壤中添加堆肥会导致微生物生物量和土壤呼吸商的增加。 这些结果表明，提供足够量的堆肥可纠正农药对土壤生物活性的抑制作用。

Unity插件 UGUI Super ScrollView v2.5.3

UGUI Super ScrollView 2.5.0