240 發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地:吉林
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    機(jī)器學(xué)習(xí)面試之最大熵模型

    最大熵模型屬于運(yùn)用最大熵原理的多分類模型蟋滴,這個(gè)模型在面試中經(jīng)常會(huì)與邏輯回歸一起問夯缺,比如,為什么說二者是類似的辩诞?要解答這個(gè)問題,需要對(duì)兩個(gè)模型的原理都有清晰的理解,很多面試者雖...

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    空洞卷積(dilated convolution)理解

    Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷積或者膨脹卷積) 或者是 Convolution with holes 從字面上就很好理解,是在標(biāo)準(zhǔn)的 c...

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    MURAUER: Mapping Unlabeled Real Data for Label AUstERity總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? 用于學(xué)習(xí)三維手部姿勢(shì)估計(jì)模型的數(shù)據(jù)標(biāo)記是一項(xiàng)巨大的工作菇晃。由于合成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)存在'domain gap',直接使用現(xiàn)成的完慧、準(zhǔn)確的模擬合成數(shù)據(jù)效果不好...

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    Learning Pose Specific Representations by Predicting Different Views總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? 若已知手部一系列參數(shù)(骨骼谋旦、尺寸剩失、外形等)屈尼,那么給定某個(gè)手勢(shì)一個(gè)視角的圖片,是可以推測(cè)該手勢(shì)另一個(gè)視角的圖片的拴孤。反之脾歧,基于兩個(gè)視角的圖片,可以推理出手...

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    Feature Mapping for Learning Fast and Accurate 3D Pose Inference from Synthetic Images總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? 使用合成圖像來訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)的能力是非常有價(jià)值的演熟,因?yàn)楹苋菀子眠@種圖像創(chuàng)建一個(gè)幾乎無(wú)限的訓(xùn)練集鞭执,而捕捉和標(biāo)注真實(shí)圖像可能非常麻煩。然而芒粹,合成圖像與真實(shí)圖...

  • On Pre-Trained Image Features and Synthetic Images for Deep Learning總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? 深度學(xué)習(xí)為了獲得較好效果需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)兄纺,并且需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注。收集標(biāo)注數(shù)據(jù)的過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力化漆,因此估脆,使用合成圖片訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)越發(fā)吸引關(guān)注。本文提...

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    Point-to-Pose Voting based Hand Pose Estimation using Residual Permutation Equivariant Layer總結(jié)

    文章鏈接 摘要 近年來座云,基于三維輸入數(shù)據(jù)的手部姿態(tài)估計(jì)方法顯示出最先進(jìn)的性能疙赠,因?yàn)槿S數(shù)據(jù)比深度捕捉更多的空間信息付材。而基于三維體素的方法需要大量計(jì)算量,基于PointNet的...

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    CrossInfoNet: Multi-Task Information Sharing Based Hand Pose Estimation總結(jié)

    文章鏈接 摘要 單深度圖2D卷積預(yù)測(cè)手勢(shì)將手勢(shì)估計(jì)任務(wù)拆分為手掌關(guān)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)子任務(wù)和手指關(guān)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)子任務(wù)圃阳,兩個(gè)子任務(wù)之間共享互補(bǔ)有益信息提出基于2D熱圖監(jiān)督訓(xùn)練手部特征提取網(wǎng)絡(luò)...

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    DeepPrior++: Improving Fast and Accurate 3D Hand Pose Estimation總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? 在DeepPrior上做了改進(jìn):1. 基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)換成ResNet厌衔;2. 改進(jìn)手部定位網(wǎng)絡(luò); 3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 關(guān)鍵 訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)旋轉(zhuǎn)放縮平移Onlin...

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    Hands Deep in Deep Learning for Hand Pose Estimation(DeepPrior)總結(jié)

    文章鏈接 摘要 實(shí)驗(yàn)展示使用3D姿勢(shì)先驗(yàn)?zāi)芎芴岣哳A(yù)測(cè)精度和可靠性 提出使用上下文信息解決手指模糊問題 輸入單深度圖,將其看作2D圖片使用2D卷積網(wǎng)絡(luò)提取特征預(yù)測(cè)手勢(shì) 介紹 使...

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    Realtime and Robust Hand Tracking from Depth總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? 本文設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度攝像頭的手勢(shì)追蹤系統(tǒng):滿足實(shí)時(shí)追蹤(CPU 25fps)捍岳、高準(zhǔn)確性(<10mm)富寿。提出了幾個(gè)新穎的技術(shù): 使用一系列球體對(duì)手部建模...

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    Hand PointNet: 3D Hand Pose Estimation using Point Sets總結(jié)

    文章鏈接 摘要 基于PointNet++,直接處理3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)輸出3D手勢(shì) 關(guān)鍵 PointNet++接受深度圖作為輸入祟同,轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云作喘,并下采樣為N個(gè)點(diǎn)。每個(gè)點(diǎn)取坐標(biāo)值和曲...

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    PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? PointNet不能提取局部特征晕城,限制了識(shí)別細(xì)粒度類別的能力以及復(fù)雜場(chǎng)景的泛化泞坦。 ? 本文基于PointNet的基礎(chǔ)上,通過度量空間距離劃分不同的...

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    PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation總結(jié)

    文章鏈接 摘要 ? 提出一個(gè)新穎的模型---PointNet砖顷,直接以3D點(diǎn)云坐標(biāo)作為輸入贰锁,在滿足輸入點(diǎn)云排列不變性(允許任意數(shù)量輸入且輸出不以輸入點(diǎn)的順序所改變條件下,提...

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    Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images總結(jié)

    文章鏈接 摘要 首次實(shí)現(xiàn)依靠單RGB預(yù)測(cè)3D手勢(shì) 提出一個(gè)人工合成的數(shù)據(jù)集 使用深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)先驗(yàn)知識(shí)滤蝠,有效處理手勢(shì)模糊和遮擋問題 介紹 手勢(shì)相對(duì)于姿態(tài)估計(jì)難點(diǎn):圖片手勢(shì)位置相...

  • 漢若塔by棧和遞歸

    棧是只準(zhǔn)在一端進(jìn)行插入和刪除操作的線性表述寡,其主要特性是先入后出柿隙,對(duì)于后進(jìn)的元素優(yōu)先進(jìn)行操作。這一特性可以有效的模仿漢若塔問題中大盤子不能疊在小盤子上的規(guī)則鲫凶≠餮拢可以利用棧的思想,...

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    Java常見面試題及答案

    java常見面試題及答案 1.什么是Java虛擬機(jī)?為什么Java被稱作是“平臺(tái)無(wú)關(guān)的編程語(yǔ)言”昼钻? Java 虛擬機(jī)是一個(gè)可以執(zhí)行 Java 字節(jié)碼的虛擬機(jī)進(jìn)程掸屡。Java 源...

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    原來二進(jìn)制可以這么玩! -- Binary Challenge #Android

    Binary Challenge 是一款基于二進(jìn)制的游戲然评,可以幫助你學(xué)習(xí)二進(jìn)制以及十六進(jìn)制仅财,并且鍛煉心算能力。游戲擁有極具未來感的畫面碗淌,冥想式的背景音樂盏求,以及循序漸進(jìn)的教程。...

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