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java web mvc-05-JSF JavaServer Faces 入门例子

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c++ - 继承和 is_detected_v 提供了一个奇怪的结果 (C++17)

我有简化版的代码:#includetemplateusinghas_data_t=decltype(T::data());templateconstexprautoget_data(){returnstd::experimental::is_detected_v;}templatestructopt_base{staticconstexprbooli=get_data();//staticconstexprautoj=get_data();//failtocompile};structopt:publicopt_base{staticintdata(){return7;}};intma

c++ - OpenCV 人脸检测速度慢?

我在MacOsX上编译并安装了OpenCV(SVN的最新版本)(这可能是问题的根源)。示例有效,但人脸检测算法对我来说似乎很慢。人脸检测时间约为400毫秒(我只是使用了包含的示例)。FPS非常低。在youtube和所有网站上,我看到带有实时人脸检测功能的超流畅视频(即使在iPhone上也是如此),所以我感到很困惑。我记得在我的旧WindowsPC上速度更快。400毫秒是正确的检测时间吗?注意:我的Macbook并不旧(2009年),一切都运行良好。我使用iSight网络摄像头(集成网络摄像头)。网络摄像头上只有一张脸(我的脸)。如果没有人脸,时间也差不多。

【论文笔记】FSD V2: Improving Fully Sparse 3D Object Detection with Virtual Voxels

原文链接:https://arxiv.org/abs/2308.037551.引言完全稀疏检测器在基于激光雷达的3D目标检测中有较高的效率和有效性,特别是对于长距离场景而言。但是,由于点云的稀疏性,完全稀疏检测器面临的一大困难是中心特征丢失(CFM),即因为点云往往分布在物体表面,物体的中心特征通常会缺失。FSD引入实例级表达,通过聚类获取实例,并提取实例级特征进行边界框预测,以避免使用物体中心特征。但由于实例级表达有较强的归纳偏好,其泛化性不足。例如,聚类时需要对各类预定义阈值,且难以找到最优值;在拥挤的场景中可能使得多个实例被识别为一个实体,导致漏检。本文提出FSDv2,丢弃了FSD中的实

Git 安全警告修复手册:解决 `fatal: detected dubious ownership in repository at ` 问题 ️

文章目录Git安全警告修复手册:解决`fatal:detecteddubiousownershipinrepositoryat`问题🛠️摘要引言正文问题背景安全更新的由来`dubiousownership`错误详解解决方案方案一:更改目录所有权方案二:添加安全目录例外案例分析案例演示:实际解决一个`dubiousownership`问题安全性考量最佳实践总结参考资料Git安全警告修复手册:解决fatal:detecteddubiousownershipinrepositoryat问题🛠️引言在最近的Git版本中,出于安全考虑,增加了对仓库目录所有权的检查。如果你的仓库目录所有权和当前用户不匹配

【论文解读】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

PV-RCNN摘要引言方法3DVoxelCNNforEfficientFeatureEncodingandProposalGenerationVoxel-to-keypointSceneEncodingviaVoxelSetAbstractionKeypoint-to-gridRoIFeatureAbstractionforProposalRefinement实验结论摘要我们提出了一种新的高性能3D对象检测框架,称为PointVoxelRCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测3D对象。我们提出的方法深度集成了三维体素卷积神经网络(CNN)和基于PointNet的集合抽象,以学习更具判别

Nonnegative Matrix Factorization Based on Node Centrality for Community Detection 论文笔记

导语:自用的论文笔记SuS,GuanJ,ChenB,etal.NonnegativeMatrixFactorizationBasedonNodeCentralityforCommunityDetection[J].ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,2023,17(6):1-21.文章目录一、摘要二、文章创新点三、本文模型1.准备工作1、符号(Notations)2、相似度量(SimilarityMeasures)3、SymmetricNMF4、homophilypreservingNMFmodel(HPNMF)2.模型框架2.读入数据总结一

【计算机视觉 | 目标检测】OVD:Open-Vocabulary Object Detection 论文工作总结(共八篇)

文章目录一、2Dopen-vocabularyobjectdetection的发展和研究现状二、基于大规模外部图像数据集2.1OVR-CNN:Open-VocabularyObjectDetectionUsingCaptions,CVPR20212.2OpenVocabularyObjectDetectionwithPseudoBounding-BoxLabels,ECCV20222.2.1伪标签的生成2.2.2检测模型训练2.3Detic:DetectingTwenty-thousandClassesusingImage-levelSupervision,ECCV20222.4Grounde

ios - 实时人脸检测不起作用

此代码不显示相机中人脸的检测,即使没有错误。我希望在相机中实时检测到面部被红色乡绅包围,但我认为我没有正确放置代码或者我应该在Viewdidload或其他地方放置什么东西?importUIKitimportCoreImageclassViewController:UIViewController,UIAlertViewDelegate,UIImagePickerControllerDelegate,UINavigationControllerDelegate{@IBOutletvarimageView:UIImageView!@IBActionfuncMoodify(_sender:U

最新 Hugging Face 强化学习课程(中文版)来啦!

人工智能中最引人入胜的话题莫过于深度强化学习(DeepReinforcementLearning)了,我们在2022年12月5日开启了《深度强化学习课程v2.0》的课程学习,有来自全球众多学员们的参加。课程已经完成更新,并且发布在HuggingFace官网https://hf.co/learn/deep-rl-course/感谢人邮老师的提议和社区的支持,我们目前完成了这个课程的中文翻译和出版计划。我们计划在本公众号连载,让社区的成员们先睹为快,与此同时广泛的向社区成员们征集对中文课程内容的建议和Bug报告。今天连载课程的第一章:深度强化学习简介,你可以在阅读原文里找到我们的协作链接并注册账号