草庐IT

estimators

全部标签

3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training 论文理解

写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹,只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟,这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止,该技术还是有很多不足,其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难,模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术,即使用2D关键点预测3D姿势,最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions),让模型可以一次看见多

破解小程序禁止使用JS解释器动态执行JS(eval5、estime、evil-eval等)代码的终极解决方案

关于被小程序禁止使用eval函数的问题,大家都多少了解了,新规则已经限制死了。请看下面新规则。既然要求如此严格,那么有没有其它解决方案呢,所谓上有正常,下有对策。故今天这篇文章就是要提供新的思路实现动态执行js代码的方案。云函数云对象是的,既然在代码里面直接写eval函数或者引入eval5会被小程序检测到拒绝审核,那么老子就把它放到云上,你奈我何?下面给大家展示下我已经上线并审核通过的实现逻辑。首先:云函数、云对象还是非常简单的,目前个人使用的时uni-app这个框架开发的小程序,不得不说实在是太好用了,一个框架开发适配10多个终端的框架,不得不说牛的一笔。不废话了,直接创建关联云空间,目前个

破解小程序禁止使用JS解释器动态执行JS(eval5、estime、evil-eval等)代码的终极解决方案

关于被小程序禁止使用eval函数的问题,大家都多少了解了,新规则已经限制死了。请看下面新规则。既然要求如此严格,那么有没有其它解决方案呢,所谓上有正常,下有对策。故今天这篇文章就是要提供新的思路实现动态执行js代码的方案。云函数云对象是的,既然在代码里面直接写eval函数或者引入eval5会被小程序检测到拒绝审核,那么老子就把它放到云上,你奈我何?下面给大家展示下我已经上线并审核通过的实现逻辑。首先:云函数、云对象还是非常简单的,目前个人使用的时uni-app这个框架开发的小程序,不得不说实在是太好用了,一个框架开发适配10多个终端的框架,不得不说牛的一笔。不废话了,直接创建关联云空间,目前个

L-Shape Fitting-Based Vehicle Pose Estimation and Tracking Using 3D-LiDAR论文翻译整理

综述部分📌分配轨道(数据关联)的方法:ThealgorithmofMultipleHypothesisTracking(MHT)(多重假设跟踪)evaluatesthelikelihoodofatargetbasedonasequenceofmeasurements.Thetrackhypothesisforeachcandidateformsatree.Toselectthebesttrackhypothesis,itprunesoutthespurioushypothesesforeachtrackindependentlyanddiscardsthedeleteditems[26,”Mu

L-Shape Fitting-Based Vehicle Pose Estimation and Tracking Using 3D-LiDAR论文翻译整理

综述部分📌分配轨道(数据关联)的方法:ThealgorithmofMultipleHypothesisTracking(MHT)(多重假设跟踪)evaluatesthelikelihoodofatargetbasedonasequenceofmeasurements.Thetrackhypothesisforeachcandidateformsatree.Toselectthebesttrackhypothesis,itprunesoutthespurioushypothesesforeachtrackindependentlyanddiscardsthedeleteditems[26,”Mu

AI带你省钱旅游!精准预测民宿房源价格!

?作者:韩信子@ShowMeAI?数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40?机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41?本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/316?声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以Airbnb为代表的民宿互联网模式彻底改变了酒店业,很多游客更喜欢预订Airbnb而不是酒店,而在国内的美团飞猪等平台,也有大量的民宿入驻。在现

AI带你省钱旅游!精准预测民宿房源价格!

?作者:韩信子@ShowMeAI?数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40?机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41?本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/316?声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以Airbnb为代表的民宿互联网模式彻底改变了酒店业,很多游客更喜欢预订Airbnb而不是酒店,而在国内的美团飞猪等平台,也有大量的民宿入驻。在现

用HTTP服务的方式集成 learned cardinality estimation 方法进 Postgresql

代码地址:postgresql-13.1-ml:IntegrationofCardEstMethodsintoPostgreSQLbyHTTPServer(github.com)当前进度:可以支持单表查询、多表innerjoin的基数估计模块的替换。注意:本文的重点在于PG的修改。记录一下我的修改思路。整体流程PG作为http客户端,向基数估计服务端发送http请求。内容为需要基数估计的SQL语句。基数估计服务端返回该语句的selectivity。PG收到该查询的selectivity后乘以当前表的大小,即得到rows项目的难点主要在于获取需要基数估计的SQL查询语句。PG原版基数估计调用逻辑

用HTTP服务的方式集成 learned cardinality estimation 方法进 Postgresql

代码地址:postgresql-13.1-ml:IntegrationofCardEstMethodsintoPostgreSQLbyHTTPServer(github.com)当前进度:可以支持单表查询、多表innerjoin的基数估计模块的替换。注意:本文的重点在于PG的修改。记录一下我的修改思路。整体流程PG作为http客户端,向基数估计服务端发送http请求。内容为需要基数估计的SQL语句。基数估计服务端返回该语句的selectivity。PG收到该查询的selectivity后乘以当前表的大小,即得到rows项目的难点主要在于获取需要基数估计的SQL查询语句。PG原版基数估计调用逻辑