自留记录论文阅读，希望能了解我方向的邻域前沿吧粗读，持续更新第一篇ATTENDTOWHOYOUARE:SUPERVISINGSELF-ATTENTIONFORKEYPOINTDETECTIONANDINSTANCE-AWAREASSOCIATION翻译：无代码摘要：本文提出了一种利用Transformer解决关键点检测和实例关联问题的新方法。对于自底向上(Bottomup)的多人姿态估计模型，需要检测关键点并学习关键点之间的关联信息。我们认为，Transformer可以完全解决这些问题。具体来说，visionTransformer中的自注意度量任何一对位置之间的依赖关系，这可以为关键点分组提供
自留记录论文阅读，希望能了解我方向的邻域前沿吧粗读，持续更新第一篇ATTENDTOWHOYOUARE:SUPERVISINGSELF-ATTENTIONFORKEYPOINTDETECTIONANDINSTANCE-AWAREASSOCIATION翻译：无代码摘要：本文提出了一种利用Transformer解决关键点检测和实例关联问题的新方法。对于自底向上(Bottomup)的多人姿态估计模型，需要检测关键点并学习关键点之间的关联信息。我们认为，Transformer可以完全解决这些问题。具体来说，visionTransformer中的自注意度量任何一对位置之间的依赖关系，这可以为关键点分组提供
0.引入 esp32，国产之光，拥有先进的网络功能和强大的双核处理器；mpu6050，经典的六轴陀螺仪，体积小价格低廉但是功能强大。 二者的优点相结合，可实现对机体高效的姿态测算以及以此进行远程控制。相信同学们在学习使用esp32读取mpu6050数据时都会遇到如下问题：1.网上下载下来的程序报错，无法运行，主要是板子不匹配2.网上关于esp32的资料太少，找不到直接能用的程序和教程3.基础程序只能读取出原始数据，但是极不整齐，不直观，且杂波较多，数据偏移较大。1.实现过程器材：1.esp32开发板（本人使用的是espwroom32开发板，这个用其它的esp系列应该都可以）2.MPU6050陀
0.引入 esp32，国产之光，拥有先进的网络功能和强大的双核处理器；mpu6050，经典的六轴陀螺仪，体积小价格低廉但是功能强大。 二者的优点相结合，可实现对机体高效的姿态测算以及以此进行远程控制。相信同学们在学习使用esp32读取mpu6050数据时都会遇到如下问题：1.网上下载下来的程序报错，无法运行，主要是板子不匹配2.网上关于esp32的资料太少，找不到直接能用的程序和教程3.基础程序只能读取出原始数据，但是极不整齐，不直观，且杂波较多，数据偏移较大。1.实现过程器材：1.esp32开发板（本人使用的是espwroom32开发板，这个用其它的esp系列应该都可以）2.MPU6050陀
在当今智能化的时代，人工智能为人们的生活带来了许多的便利，模式识别作为人工智能领域的一门学科，就是一门用算法、用计算机来帮助人们识别各种类别的学科，人们的生产和生活日益依赖模式识别，如最常用的人脸识别、车牌识别等。而肢体识别现在也应用到了人们的日常生活中，肢体识别本质上还是分类任务，该技术有很多应用场景，比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及一些移动设备AR视频合成类应用。 对于纯粹的检测类应用，可以直接对RGB源图像进行分类，当前基于CNN的图像分类技术已经非常成熟和稳定，准确性也完全达到了实用标准。而对于另外涉及到肢体评测、AR合成类的应用，单靠图像分类技术是不
在当今智能化的时代，人工智能为人们的生活带来了许多的便利，模式识别作为人工智能领域的一门学科，就是一门用算法、用计算机来帮助人们识别各种类别的学科，人们的生产和生活日益依赖模式识别，如最常用的人脸识别、车牌识别等。而肢体识别现在也应用到了人们的日常生活中，肢体识别本质上还是分类任务，该技术有很多应用场景，比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及一些移动设备AR视频合成类应用。 对于纯粹的检测类应用，可以直接对RGB源图像进行分类，当前基于CNN的图像分类技术已经非常成熟和稳定，准确性也完全达到了实用标准。而对于另外涉及到肢体评测、AR合成类的应用，单靠图像分类技术是不
基于Mediapipe与Unity的人体姿态捕捉系统1.工程整体介绍2.基于Mediapipe的人体姿态估计2.1环境搭建2.2代码片段2.3结果展示2.4结果分析2.5本章总结3.基于Unity的人体姿态展示3.1Unity人体骨骼动画3.2Mediapipe坐标到Unity的映射4.从Mediapipe到Unity的数据传递4.1使用Python发送数据4.2使用C#接收数据5.成果展示6.后续展望7.联系方式1.工程整体介绍整个工程主要分成三部分：1.基于Mediapipe的人体姿态估计；2.基于Unity的人体姿态展示；3.从Mediapipe到Unity的通讯，即Mediapipe估
基于Mediapipe与Unity的人体姿态捕捉系统1.工程整体介绍2.基于Mediapipe的人体姿态估计2.1环境搭建2.2代码片段2.3结果展示2.4结果分析2.5本章总结3.基于Unity的人体姿态展示3.1Unity人体骨骼动画3.2Mediapipe坐标到Unity的映射4.从Mediapipe到Unity的数据传递4.1使用Python发送数据4.2使用C#接收数据5.成果展示6.后续展望7.联系方式1.工程整体介绍整个工程主要分成三部分：1.基于Mediapipe的人体姿态估计；2.基于Unity的人体姿态展示；3.从Mediapipe到Unity的通讯，即Mediapipe估
摘要：本案例使用Windows版本的ModelBoxSDK进行二次开发，主要是针对姿态匹配案例开发实践。本文分享自华为云社区《姿态匹配：抖抖手动动脚勤做深呼吸》，作者：吴小鱼。在之前发布的AI说ModelBox推理真的高效吗一文中，我们使用双阶段单人人体关键点检测作为案例对比测试了ModelBox的性能。作为一个性能测试案例我们只是简单的将检测到的关键点画在原图上，并未进行进一步的应用开发。昨晚做梦，梦到关键点检测案例哭诉大材小用为何对它弃之不理明明广阔天地大有可为，愧疚之下连夜写了这篇动手动脚的案例，最终效果如下：画面左上角随机绘制一个标准姿势，同时检测用户的姿态与标准姿势进行相似性比对，得
摘要：本案例使用Windows版本的ModelBoxSDK进行二次开发，主要是针对姿态匹配案例开发实践。本文分享自华为云社区《姿态匹配：抖抖手动动脚勤做深呼吸》，作者：吴小鱼。在之前发布的AI说ModelBox推理真的高效吗一文中，我们使用双阶段单人人体关键点检测作为案例对比测试了ModelBox的性能。作为一个性能测试案例我们只是简单的将检测到的关键点画在原图上，并未进行进一步的应用开发。昨晚做梦，梦到关键点检测案例哭诉大材小用为何对它弃之不理明明广阔天地大有可为，愧疚之下连夜写了这篇动手动脚的案例，最终效果如下：画面左上角随机绘制一个标准姿势，同时检测用户的姿态与标准姿势进行相似性比对，得
