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摘要： #RTMPose RTMPose(Real-Time Multi-Person Pose Estimation)是MMPose的一种实时版本，用于在视频流中实时估计多个人的身体姿势。与MMPose相比，RTMPose采用了一种称为MoCo v2的无监督学习方法，以提高姿态估计的准确性和速度。RTMP 阅读全文

摘要： #2D姿态估计 - 基于回归：在图像上定位关键点坐标（建模成一个回归问题）。 - 基于Heatmap：并不直接回归关键点坐标，而是预测关键点位于每个位置的概率。 Heatmap可以基于原始关键点坐标生成，作为训练网络的监督信息；网络预测的热力图也可以通过求极大值等方法得到关键点的坐标。模型精度相对回 阅读全文

摘要： OpenMMLab 是一个开源的计算机视觉和深度学习工具库，它提供了丰富的模型架构、数据集、优化算法和工具，帮助开发者实现各种计算机视觉任务。下面是 OpenMMLab 可以做的一些事情： 目标检测和物体识别：OpenMMLab 提供了各种经典的目标检测算法和模型架构，例如 Faster R-CNN 阅读全文

摘要： ###挑战 多样性 歧义性 ###图灵测试 问答 对话 翻译 ###发展 规则方法、统计学习方法（依赖人工撰写特征）、深度学习方法（表示学习） 阅读全文

摘要： ###nlp应用 分词、词性标注、命名实体识别 好评/差评判别、情感分析、舆情分析 快递单信息自动识别 搜索 智能问答和对话 机器同传 ###词向量 one-hot表示 把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。 例如：苹 阅读全文

摘要： 我们将成内容的网络称为G（Generator），将鉴别内容的网络称为D（Discriminator） G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的 阅读全文

摘要： ##程序和数据流 Flink程序的基本构建块是streams和transformations（注意，DataSet在内部也是一个stream）。一个stream可以看成一个中间结果，而一个transformations是以一个或多个stream作为输入的某种operation，该operation利 阅读全文

摘要： ##AutoRec autoEncoder: loss function: ###神经元： 线性函数过一个激活函数（Sigmoid、ReLU、tanh） 反向传播链式法则： 基于物品的AutoEncoder：I-AutoRec，基于用户的AutoEncoder：U-AutoRec ##Deep Cr 阅读全文

摘要： #SVM全过程 https://blog.csdn.net/u013019431/article/details/79952483 最大间隔为：2/||w|| 的理解 wx + b = 0 表示空间中某一超平面,你会发现 w, b 同时放大或缩小相同的倍数, 即 𝑎(𝑤𝑥+𝑏)=𝑤′𝑥+ 阅读全文

摘要： #简要说明 LR虽然是回归模型，但却是分类方法。 相较于SVM，在二分类问题中，SVM只会回答该样本是正类还是负类；LR，会回答该样本是正类的概率是多少 #模型 #求解方式 利用极大似然 利用梯度下降求解 其中，参数α叫学习率，这个参数设置很关键。如果设置的太大。缺点：那么很容易就在最优值附加徘徊; 阅读全文