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為物聯(lián)網(wǎng)的一部分。物聯(lián)網(wǎng)將對(duì)我們的個(gè)人生活、環(huán)境和企業(yè)產(chǎn)生無(wú)與倫比的影響。許多智能設(shè)備可以直接用于人體或人體附近區(qū)域，從而能夠?qū)?span id="mamgwme" class='cur'>人體進(jìn)行的活動(dòng)、生物電勢(shì)、生物標(biāo)記和許多其他參數(shù)進(jìn)行大量測(cè)量。智能設(shè)備生成的數(shù)據(jù)可用于個(gè)人助理設(shè)備、醫(yī)療保健設(shè)備、證券和國(guó)防應(yīng)用等。在最近上映的電影《“
cvpr2021 https://github.com/Pose-Group/DCPose 預(yù)訓(xùn)練： https://drive.google.com/drive/folders/1VPcwo9jVhnJpf5GVwR2-za1PFE6bCOXE?usp=sharing
Hello，大家好！這里是《Dream 的深度學(xué)習(xí)筆記》,本系列將聚焦三個(gè)學(xué)習(xí)方面： 論文解讀：拆解經(jīng)典論文與最新突破 技術(shù)實(shí)現(xiàn)：從模型搭建到實(shí)際部署 應(yīng)用案例：涵蓋圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、人工智能等熱門(mén)方向 讓我們一起學(xué)習(xí)共同探索，歡迎關(guān)注本專欄，獲取最新技術(shù)干貨與行業(yè)動(dòng)態(tài)！ 本期論文：《A Human
人體分割 人體分割（human parsing），屬于語(yǔ)義分割任務(wù)的子任務(wù)，旨在對(duì)人類圖像進(jìn)行像素級(jí)的是細(xì)粒度分割（例如，劃分出身體部位和服裝）。根據(jù)不同的場(chǎng)景，又可以分為單人人體解析（single-person human parsing）和多人人體解析（multi-person
換姿態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)集上對(duì)CCLA算法進(jìn)行了測(cè)試，實(shí)現(xiàn)了對(duì)12元姿態(tài)的分類識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)93.27%。關(guān)鍵詞： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ; 姿態(tài)識(shí)別 ; 注意力機(jī)制 ; 無(wú)線體域網(wǎng)1 引言隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)被越來(lái)越多地用于解決傳統(tǒng)問(wèn)題。早期姿態(tài)識(shí)別算法主要基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。從
3D人體重建相關(guān)論文匯總： SMPL SMPL模型是一種參數(shù)化人體模型，是馬普所提出的一種人體建模方法，該方法可以進(jìn)行任意的人體建模和動(dòng)畫(huà)驅(qū)動(dòng)。這種方法可以模擬人的肌肉在肢體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的凸起和凹陷，因此可以避免人體在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的表面失真，可以精準(zhǔn)的刻畫(huà)人的肌肉拉伸以及收縮運(yùn)動(dòng)的形貌。
Pose Animator：使用實(shí)時(shí)TensorFlow.js模型的SVG動(dòng)畫(huà)工具 下面的在手機(jī)上延時(shí)超過(guò)1秒 新的演示版 https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/body-pix/index
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
指數(shù)膨脹策略：線性增加感受野 殘差學(xué)習(xí)：緩解梯度消失 3.3 計(jì)算效率提升 瓶頸設(shè)計(jì)降低75%計(jì)算量 全局平均池化替代全連接層 并行計(jì)算架構(gòu)提升GPU利用 技術(shù) 傳統(tǒng)方案 本模型方案 效果提升 參數(shù)壓縮 通道剪枝 瓶頸投影+深度可分離卷積 參數(shù)量降低78% 并行計(jì)算 串行處理 多分支異步計(jì)算 GPU利用率提升42%
達(dá)出人們的意圖、情感和行為。因此，對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別和理解人體動(dòng)作是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的人體動(dòng)作識(shí)別（Human Action Recognition）旨在從圖像或視頻中自動(dòng)識(shí)別和解釋人體的運(yùn)動(dòng)模式和行為。本文將介紹人體動(dòng)作識(shí)別的重要性、應(yīng)用領(lǐng)域以及常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。
feature）和一個(gè)標(biāo)簽文件（a.label）。 • 特征文件中每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)時(shí)刻的所有傳感器數(shù)值，標(biāo)簽文件中每行記錄了和特征文件中對(duì)應(yīng)時(shí)刻的標(biāo)記過(guò)的用戶姿態(tài)，兩個(gè)文件的行數(shù)相同，相同行之間互相對(duì)應(yīng)。 1）特征文件 人體的溫度數(shù)據(jù)可以反映當(dāng)前活動(dòng)的劇烈程度，一般在靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，體溫趨于穩(wěn)定在36
其在更新參數(shù)時(shí)使用所有的樣本來(lái)進(jìn)行更新。對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行梯度下降法的時(shí)候，我們必須處理整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，然后才能進(jìn)行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要對(duì)整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行一次處理，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集很大的時(shí)候，處理速度就會(huì)比較慢。 所以換一種方式，每次處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分進(jìn)行梯度下降法，則我們的算法速度會(huì)執(zhí)行的更快。
智慧園區(qū) 為實(shí)現(xiàn)泛園區(qū)場(chǎng)景的自動(dòng)化和智能化管理，通過(guò)HiLens平臺(tái)將入侵檢測(cè)、車(chē)牌識(shí)別等AI算法在線部署在服務(wù)器或智能邊緣設(shè)備上運(yùn)行和管理。設(shè)備通過(guò)局域網(wǎng)讀取園區(qū)攝像頭視頻流，對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)AI檢測(cè)，將告警對(duì)接業(yè)務(wù)系統(tǒng)，幫助園區(qū)業(yè)務(wù)進(jìn)行自動(dòng)化管理。 文字識(shí)別 為節(jié)省人工成本，
您需要全貌感知！ 華為云匯聚各服務(wù)安全數(shù)據(jù)，重磅推出數(shù)據(jù)安全中心，助您輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分級(jí)分類，異常形為識(shí)別，行為軌跡可視化，搭建數(shù)據(jù)保護(hù)引擎，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)動(dòng)靜脫敏，多種合規(guī)規(guī)則一鍵匹配識(shí)別，數(shù)據(jù)水印保障資產(chǎn)唯一歸屬。
DPI 的業(yè)務(wù)識(shí)別技術(shù)類型 特征識(shí)別 Protocol 特征 Payload 特征 關(guān)聯(lián)識(shí)別 行為識(shí)別 DPI 的業(yè)務(wù)識(shí)別技術(shù)類型 DPI 的關(guān)鍵技術(shù)是能夠高效的識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)上的各種應(yīng)用類型。 淺報(bào)文檢測(cè)是通過(guò)端口號(hào)來(lái)識(shí)別應(yīng)用類型的。如：檢測(cè)到端口號(hào)為
與無(wú)人時(shí)段設(shè)備運(yùn)行相關(guān)。本系統(tǒng)基于毫米波雷達(dá)技術(shù)，構(gòu)建人體存在檢測(cè)與節(jié)能控制一體化解決方案，通過(guò)多傳感器融合與邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)：非接觸式人體檢測(cè)（檢測(cè)距離0.1-10m，精度±0.1m）DALI總線智能照明控制（支持分組調(diào)光與場(chǎng)景切換）空調(diào)聯(lián)動(dòng)節(jié)能（人體微動(dòng)作識(shí)別觸發(fā)溫控策略）低功
9)?2??Y?98??+... 2.4.1.2 運(yùn)行 通常我們有這么多參數(shù)組合，每一個(gè)組合運(yùn)行訓(xùn)練都需要很長(zhǎng)時(shí)間，但是如果資源允許的話，可以同時(shí)并行的訓(xùn)練多個(gè)參數(shù)模型，并觀察效果。如果資源不允許的話，還是得一個(gè)模型一個(gè)模型的運(yùn)行，并時(shí)刻觀察損失的變化 所以對(duì)于這么多的超參數(shù)，調(diào)優(yōu)
第六鏡科技（Glasssix）基于華為云智能邊緣平臺(tái)IEF，開(kāi)發(fā)了行為識(shí)別解決方案，解決了人工進(jìn)行異常行為檢測(cè)排查難、工作量大的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人體行為的實(shí)時(shí)識(shí)別和檢測(cè)。
先給效果圖： 1060顯卡，檢測(cè)+關(guān)鍵點(diǎn)，有時(shí)快點(diǎn)100ms以內(nèi)。 github地址： https://github.com/liangheming/simple_pose 但是原版沒(méi)有測(cè)試圖片或者視頻的方法，只有驗(yàn)證精度的方法,本人根據(jù)代碼整理出測(cè)試視頻或者圖片的代碼，可視化展示算法效果:
https://github.com/bleakie/CenterMulti https://github.com/tensorboy/centerpose 上面兩個(gè)結(jié)果好像一樣，還有缺陷檢測(cè) mobilenet v3看起來(lái)不錯(cuò)： Backbone
