最大熵模型属于运用最大熵原理的多分类模型,这个模型在面试中经常会与逻辑回归一起问,比如,为什么说二者是类似的?要解答这个问题,需要对两个模型的原理都有清晰的理解,很多面试者虽...
最大熵模型属于运用最大熵原理的多分类模型,这个模型在面试中经常会与逻辑回归一起问,比如,为什么说二者是类似的?要解答这个问题,需要对两个模型的原理都有清晰的理解,很多面试者虽...
Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解,是在标准的 c...
文章链接 摘要 用于学习三维手部姿势估计模型的数据标记是一项巨大的工作。由于合成数据和真实数据存在'domain gap',直接使用现成的、准确的模拟合成数据效果不好...
文章链接 摘要 若已知手部一系列参数(骨骼、尺寸、外形等),那么给定某个手势一个视角的图片,是可以推测该手势另一个视角的图片的。反之,基于两个视角的图片,可以推理出手...
文章链接 摘要 使用合成图像来训练深度网络的能力是非常有价值的,因为很容易用这种图像创建一个几乎无限的训练集,而捕捉和标注真实图像可能非常麻烦。然而,合成图像与真实图...
文章链接 摘要 深度学习为了获得较好效果需要大量的训练数据,并且需要对这些数据进行人工标注。收集标注数据的过程费时费力,因此,使用合成图片训练网络越发吸引关注。本文提...
文章链接 摘要 近年来,基于三维输入数据的手部姿态估计方法显示出最先进的性能,因为三维数据比深度捕捉更多的空间信息。而基于三维体素的方法需要大量计算量,基于PointNet的...
文章链接 摘要 单深度图2D卷积预测手势将手势估计任务拆分为手掌关节点预测子任务和手指关节点预测子任务,两个子任务之间共享互补有益信息提出基于2D热图监督训练手部特征提取网络...
文章链接 摘要 在DeepPrior上做了改进:1. 基础网络结构换成ResNet;2. 改进手部定位网络; 3. 数据增强 关键 训练数据增强旋转放缩平移Onlin...
文章链接 摘要 实验展示使用3D姿势先验能很提高预测精度和可靠性 提出使用上下文信息解决手指模糊问题 输入单深度图,将其看作2D图片使用2D卷积网络提取特征预测手势 介绍 使...
文章链接 摘要 本文设计一个基于深度摄像头的手势追踪系统:满足实时追踪(CPU 25fps)、高准确性(<10mm)。提出了几个新颖的技术: 使用一系列球体对手部建模...
文章链接 摘要 基于PointNet++,直接处理3D点云数据预测输出3D手势 关键 PointNet++接受深度图作为输入,转换为点云,并下采样为N个点。每个点取坐标值和曲...
文章链接 摘要 PointNet不能提取局部特征,限制了识别细粒度类别的能力以及复杂场景的泛化。 本文基于PointNet的基础上,通过度量空间距离划分不同的...
文章链接 摘要 提出一个新颖的模型---PointNet,直接以3D点云坐标作为输入,在满足输入点云排列不变性(允许任意数量输入且输出不以输入点的顺序所改变条件下,提...
文章链接 摘要 首次实现依靠单RGB预测3D手势 提出一个人工合成的数据集 使用深度网络学习先验知识,有效处理手势模糊和遮挡问题 介绍 手势相对于姿态估计难点:图片手势位置相...
栈是只准在一端进行插入和删除操作的线性表,其主要特性是先入后出,对于后进的元素优先进行操作。这一特性可以有效的模仿汉若塔问题中大盘子不能叠在小盘子上的规则。可以利用栈的思想,...
java常见面试题及答案 1.什么是Java虚拟机?为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”? Java 虚拟机是一个可以执行 Java 字节码的虚拟机进程。Java 源...
Binary Challenge 是一款基于二进制的游戏,可以帮助你学习二进制以及十六进制,并且锻炼心算能力。游戏拥有极具未来感的画面,冥想式的背景音乐,以及循序渐进的教程。...