Citations：F.Wimbauer,N.Yang,L.vonStumberg,etal.MonoRec:Semi-SupervisedDenseReconstructioninDynamicEnvironmentsfromaSingleMovingCamera[C].2021IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).Nashville,TN,USA.2021:6108-6118.Keywords：Training,Costs,Three-dimensionaldisplays,Volumemeasureme
Citations：F.Wimbauer,N.Yang,L.vonStumberg,etal.MonoRec:Semi-SupervisedDenseReconstructioninDynamicEnvironmentsfromaSingleMovingCamera[C].2021IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).Nashville,TN,USA.2021:6108-6118.Keywords：Training,Costs,Three-dimensionaldisplays,Volumemeasureme
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
ECCV2022_P2BNet论文阅读文章目录ECCV2022_P2BNet论文阅读0Abstract**0-1MIL:multipleinstancelearning(多示例学习)**1Introduction**1-0WSOD：weaklysupervisedobjectdetection（弱监督对象检测）**2Contributions**2-0P2BNet****2-1Acoarse-to-finefashion****2-2Performance**3Point-to-BoxNetwork**3-0Architecture****3-1Loss**3-1-0thelossofP2BN
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文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
缘起StoneDB在列式存储引擎Tianmu的加持下，在大多数场景下相对MySQL都会有大幅性能提升。当然，这是需要工程师不断优化代码才能做到的，而且，性能好也需要通过基准测试才有说服力，所以我们也会针对TPC-H的测试语句进行测试排查，争取不断提升StoneDB的性能。本文主要讲解对TPCH_Q4的分析优化，在这个优化过程中，我们涉及到了对子查询中的Semi-join优化。首先看一下Q4的查询语句，比较简单：explainselecto_orderpriority,count(*)asorder_countfromorderswhereo_orderdate>=date'1993-07-01
缘起StoneDB在列式存储引擎Tianmu的加持下，在大多数场景下相对MySQL都会有大幅性能提升。当然，这是需要工程师不断优化代码才能做到的，而且，性能好也需要通过基准测试才有说服力，所以我们也会针对TPC-H的测试语句进行测试排查，争取不断提升StoneDB的性能。本文主要讲解对TPCH_Q4的分析优化，在这个优化过程中，我们涉及到了对子查询中的Semi-join优化。首先看一下Q4的查询语句，比较简单：explainselecto_orderpriority,count(*)asorder_countfromorderswhereo_orderdate>=date'1993-07-01
