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
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
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
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
一修改思想目前yoloV7已经发布有一段时间了，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose，是一个姿态关键点的检测算法，其中有给出的数据，大家可以下载运行起来。由于实际项目需求，发现17个关键点是不能满足大家的需求的，这里我就稍作修改了一下，把关键点的数量修改为任意数量，并且添加目标检测多分类情况。二数据修改这里我是以车牌的关键点进行举例修改，所有关键点的数量为4个。修改的过程中需要做左右翻转，所以我的关键点翻转后，1和2交换，3和4交换，5和6交换，依次类推。1yaml文件修改设置关键点数量，修改关键点数量为4设置类别数量和类别标签数据制作训练标签制作#-nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉
一修改思想目前yoloV7已经发布有一段时间了，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose，是一个姿态关键点的检测算法，其中有给出的数据，大家可以下载运行起来。由于实际项目需求，发现17个关键点是不能满足大家的需求的，这里我就稍作修改了一下，把关键点的数量修改为任意数量，并且添加目标检测多分类情况。二数据修改这里我是以车牌的关键点进行举例修改，所有关键点的数量为4个。修改的过程中需要做左右翻转，所以我的关键点翻转后，1和2交换，3和4交换，5和6交换，依次类推。1yaml文件修改设置关键点数量，修改关键点数量为4设置类别数量和类别标签数据制作训练标签制作#-nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉
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
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
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
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
