行为识别项目学习

珍珠拆书5——对话《正面管教》（2）

P：从行为识别出孩子的目的？怎么做？J：有两条
又美又智慧的珍珠·2020-07-08 04:25

supervisor在python3中的使用

本篇文章请结合以下项目学习：点击查看项目目录树：django_celery├──conf#存放supervisor相关配置文件│├──supervisord.conf│├──supervisor_celery_worker.ini
FatPuffer·2020-07-08 02:58

牛客网中级项目学习(五) 异步队列

异步队列点赞，回复评论的时候，表面上是赞数增加了，其实还有很多其他的工作要做。比如，对方要收到消息提醒，成就值增加。一些行为会引起一系列连锁反应。如果在点赞时立马处理，会影响程序运行效率。而且会造成代码冗余，比如发布新闻，和回复评论都可以使得成就值增加，如果都跟着写在后面的代码里会把成就值增加这段代码写两遍，所以大型服务需要服务化和异步化。服务化：某一个单独的业务独立成一个工程，提供接口。不只是s
梦想远航·2020-07-07 21:28

牛客网中级项目学习（四） Redis

可以用于身份验证。jedis.setex("hello2",15,"world");//有过期时间在内存中先增加，周期性返回sql。不要再sql中每次都update。//数值操作jedis.set("pv","100");jedis.incr("pv");//在内存中先增加，周期性返回sql。不要再sql中每次都update。packagecom.nowcoder.util;importcom.a
梦想远航·2020-07-07 21:28

牛客网中级项目学习（三） 评论中心

第6节课增加评论中心按常规思路评论的数据库创建字段有id、content、user_id、created_date、status、news_id这些。这里数据库的设计就有点像程序设计中的面向接口编程还是面向实体编程。如果字段中有news_id的话，本意是将评论和新闻关联起来，但是评论不光只在新闻下有，在别人的评论下也可以有评论。所以字段要设计成如下，将news_id替换成entity_id，ent
梦想远航·2020-07-07 21:27

牛客网中级项目学习（二） 新增新闻

上传图片一、post方法上传图片到服务器本地，返回UUID的string字符串，形成URl，浏览器可以输入127.0.0.1+UUID生成的string组成URL，后台会传回给浏览器response，带有图片的二进制流。浏览器的response中就可以看到接收的图片二进制流，显示出来。fiddler可以通过代理的方式，把网络的底层全部拦截下来二、上传到七牛云，做云存储优势：图片做单独的服务器cdn
梦想远航·2020-07-07 21:27

Lua + win 10 + vs2017+cocos2dx 3.17的lua项目学习demo的感悟(一)

前面有说到搭建lua环境并创建好了cocos的lua项目，这篇主要说说我对lua项目自带的demo和替换自己的项目的学习方法和碰到的问题！这个项目是看慕课网徐波老师的贪吃蛇做的练习项目！里面碰到各种坑创建玩项目，配置好lua脚本后，我内心是崩溃的，对于我这个刚接触游戏用c++写了几个小游戏的小白来说。看到mvc时的无从下手，知识的浅薄是多么的要人命啊！看看！根据以往的经验首先确定main.lua文
猫爷001·2020-07-07 16:30

Idea创建Spring项目学习IoC

1.新建一个Spring项目我将其命名为SpringIoC2.右键src，新建一个Spring的配置文件，命名为applicationContext.xml，暂时不进行配置3.在src下新建一个entity包，一个test包；entity包中包含实体类Student，test包中包含测试会用到的类TestStudent。文件目录如下：下面给出Student.java以及TestStudent.ja
iwaed·2020-07-06 23:35

如何高效地在Github上寻找开源项目提升项目开发经验

高效地在GitHub上寻找开源项目学习提升项目开发经验GitHub项目搜索技巧项目名称搜索项目详情搜索项目描述搜索如何判断一个项目是否值得学习GitHub项目搜索技巧项目名称搜索项目名称关键字搜索innamexxx
攻城狮Chova·2020-07-06 22:55

企业VI外包价格一般是多少？

VI（VisualIdentity）企业视觉识别、MI（MindIdentity）企业理念识别和BI（BehaviorIdentity）企业行为识别均是CI（CorporateIdentity）企业形象计划的组成部分
恽磊edc·2020-07-06 22:46

【ECCV2016】Temporal Segment Networks(TSN)

〇、前言虽然在行为识别领域算是挣扎了好几个月了，但是其实都像无头苍蝇一样出来一个顶会的论文，就去找关键字是actionrecognition的，然后再看看有没有的代码的，虽然知道了这个领域时序建模能力很重要
Amazingren·2020-07-06 20:22

【CVPR2020】FineGym: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding

具体的话就是行为识别等，具体的论文讲解的话原作者已经再知乎贴出来了：https://zhuanlan.zhihu.com/p/130720627四、大概浏览了一下主要通过这篇文章自己的收获如下：对粗粒度和细粒度的认识
Amazingren·2020-07-06 20:51

牛客网中级项目学习笔记-返首页数据给前端

首页资讯数据返回设计牛客网的中级项目内容是搭建一个仿头条资讯的网站，包括用户登录注册、查看资讯、创建资讯、点赞资讯、站内消息等等。本次记录下这个项目在前后端数据返回代码设计上的亮点，一般我们熟知的后端返前端数据是通过JSON格式，本次项目在后端返前端新闻资讯时是把一条条新闻资讯先存入创建的Map集合对象，再统一存入list返给前端。ViewObject类即包装了一个Map：publicclassV
龙飞云跃·2020-07-06 17:18

使用Keras实现Tensor的相乘和相加代码

前言最近在写行为识别的代码，涉及到两个网络的融合，这个融合是有加权的网络结果的融合，所以需要对网络的结果进行加权（相乘）和融合（相加）。
·2020-07-06 17:36

【论文阅读】Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset

ANewModelandtheKineticsDataset这是一篇2017CVPR的论文，我感觉这篇论文最大的贡献就是提出了kinetics数据集，这个数据集与之前的行为识别数据集相比有质的飞跃。
NRZZN·2020-07-06 14:27

汽车行业偷漏税行为识别

分析工具：Python涉及库：pandassklearnkerasDataMining背景和挖掘目标企业做假账偷税漏税的行为普遍存在，汽车行业通过“多开发票”、“做双份报表”、“减少支出”等方式进行偷漏税。随着企业偷漏税现在泛滥，也影响国家经济基础。通过数据挖掘能自动识别企业偷漏税行为，提高稽查效率减少经济损失。汽车销售行业在税收上存在少开发票金额、少记收入，上牌、按揭、保险不入账，不及时确认保修
简杨君·2020-07-06 12:22

TSN（Temporal Segment Networks）代码实验

是在ECCV2016上提出的，作者是LiminWang,YuanjunXiong,ZheWang,YuQiao,DahuaLin,XiaoouTang,andLucVanGool，是一个用于视频中人的行为识别的框架
zhang_can·2020-07-06 12:05

[行为识别论文详解]TSN(Temporal Segment Networks)

摘要本文旨在设计有效的卷积网络体系结构用于视频中的动作识别，并在有限的训练样本下进行模型学习。TSN基于two-stream方法构建。论文主要贡献：提出了TSN（TemporalSegmentNetworks），基于长范围时间结构（long-rangetemporalstructure）建模，结合了稀疏时间采样策略（sparsetemporalsamplingstrategy）和视频级监督（vid
zhang_can·2020-07-06 12:04

hex文件说明

在项目学习的时候，烧录生成的工程文件.hex给stm32单片机，需要分析hex文件的内容，并对其中某些数据进行修改。通过学习，了解了hex的格式内容。
小虎是小蜗牛·2020-07-06 08:13

行为识别笔记：improved dense trajectories算法（iDT算法）

转发请注明出处：http://blog.csdn.net/wzmsltw/article/details/53023363iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法，在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法
Will-Lin·2020-07-06 08:12

行为识别笔记：C3D network-用于视频特征提取的3维卷积网络

注：本文首发在微信公众号-极市平台。如需转载，请联系微信Extreme-Vision卷积神经网络（CNN）近年被广泛应用于计算机视觉中，包括分类、检测、分割等任务。这些任务一般都是针对图像进行的，使用的是二维卷积（即卷积核的维度为二维）。而对于基于视频分析的问题，2Dconvolution不能很好得捕获时序上的信息。因此3Dconvolution就被提出来了。3Dconvolution最早应该是在
Will-Lin·2020-07-06 08:12

行为识别笔记：iDT算法用法与代码解析

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wzmsltw/article/details/53221179在上一篇笔记：iDT算法中，对iDT算法的原理做了简单的介绍。由于iDT算法提供了算法源码，自己也用它做了不少实验，因此介绍一下其代码的使用方法，并对源代码做一些解析。iDT算法的代码在作者个人主页可以下载到，也可以点击此处下载：iDT算法源码。除了本篇博客之外，还有iDT用法
Will-Lin·2020-07-06 08:41

c++调用ECO-pytorch模型做行为识别

数据集：UCF101算法模型：ECO-pytorch，自己在UCF101做的finetune，top1准确率为75%左右，然后通过pytorchScript将模型转为c++可调用的版本，后续有需求我可以上传这个模型。需要的库：opencv（网上很多教程，不再多说）和libtorch（官网可下）c++调用代码#include//One-stopheader.#include#include#incl
whatsuo·2020-07-06 07:50

街景字符编码识别项目学习笔记（五）

学习目标：学习集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成、学会使用深度学习模型的集成学习、以及对5月31号安神的直播做了一些总结一、模型集成1机器学习中的集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取
WadeFrank·2020-07-06 07:48

街景字符编码识别项目学习笔记（三）

学习目标：学习CNN基础和原理；使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练1卷积神经网络CNN1.1CNN简介卷积神经网络（简称CNN）是是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。它专门用来处理具有类似网格结构的数据，比如说时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）以及图像数据（二维像素网格）。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特
WadeFrank·2020-07-06 07:48

街景字符编码识别项目学习笔记（一）

学习目标：理解赛题背景和赛题数据，完成赛题报名和数据下载，理解赛题的解题思路首先贴出Datawhale开源项目链接和天池赛事报名链接：Datawhale开源项目链接天池赛事报名链接该项目为Datawhale和天池合作举办的cv入门赛事街景字符识别开源项目，比较适合刚入门深度学习并且想要找项目练手的同学们。1赛题背景谷歌街景，是谷歌地图的一项特色服务，是由专用街景车进行拍摄，然后把360度实景拍摄照
WadeFrank·2020-07-06 07:17

街景字符编码识别项目学习笔记（二）

学习目标：学习Python和PyTorch中图像读取；学会数据扩增方法；使用PyTorch读取赛题数据1Python图像读取由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。1.1Pillow函数库Pillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。PIL是一
WadeFrank·2020-07-06 07:17

Hibernate（一）

可以完成一部分功能的半成品项目学习框架的要求：1.配置文件-关系、规范2.流程深入：框架原理、源码JavaEE三层架构webservicedao5种框架SSH：Spring+Struts2+HibernateSSM
奋斗的runnoob·2020-07-06 05:22

I3D【Inflated 3D ConvNet】——膨胀卷积网络用于行为识别

ANewModelandtheKineticsDataset论文地址：https://arxiv.org/pdf/1705.07750.pdf最近读了一篇行为识别的论文I3D，全名《QuoVadis,ActionRecognition
深沉的背影·2020-07-06 05:43

T3D基于DenseNet可变时序的3D视频行为识别网络

NewArchitectureandTransferLearningforVideoClassification论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.08200最近读了一篇关于行为识别方向的文章
深沉的背影·2020-07-06 05:43

[项目实战]Vue小宏商城开发日志 ——（一）环境配置与搭建

本项目学习资源来源于慕课网，我只是在我的Blog里记录一下我的学习过程，方便复习与总结。一、Vue项目环境配置1，安装Node和Git  接下来我们需
咬一口的小宏同学·2020-07-06 05:05

Django项目学习（一）

安装Djangopipinstalldjango也使用Python的编译器pycharm，创建新项目，选择Django，会自动下载Django。1.1创建项目名称mysite；项目结构如下图所示；与项目同名的mysite目录是项目的核心文件，templates目录是HTML文件存放处（模板），manage.py是Django项目管理文件。1.2创建APP这里的APP指的是web端的应用程序，相当于
闷声不响·2020-07-06 04:10

街景字符编码识别项目学习笔记（六）模型集成

内容简介由之前相关的博客介绍的内容，我们已经可以通过pytorch构建一个初步的字符识别模型，并实现了端到端的识别验证预测的相关工作。本节，我们聚焦模型集成有关内容，仍然是在保持模型本体不变的基础上，尽可能增加模型准确率的一些方法。集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集
幻灵H_Ling·2020-07-06 04:50

街景字符编码识别项目学习笔记（三）torchvision中的数据增强方法

内容简介本文介绍torchvision当中有关数据增强方法的使用以及其在街景字符编码识别项目起到的效果。基本方法总结如下表方法效果transforms.Resize((m,n))将原始图像进行resizetransforms.RandomCrop((m,n))将原始图像进行随机剪裁transforms.CenterCrop((m.n))取图像中心处进行一定大小的剪裁transforms.Color
幻灵H_Ling·2020-07-06 04:19

街景字符编码识别项目学习笔记（五）模型训练与验证

内容简介学习笔记（四）中，初步介绍了以AlexNet为实例用pytorch实现卷积神经网络的方式，并对赛题所应用的baseline定长字符识别模型进行了建立。本节中，我们主要关注模型建立之后的训练以及验证过程。模型训练与验证神经网络的训练过程实际上就是网络对输入数据进行特征提取的过程。通过模型预测输出和给定输出之间误差的损失函数的梯度反作用于网络，以更新网络当中的参数值，从而提高模型对给定任务的解
幻灵H_Ling·2020-07-06 04:19

街景字符编码识别项目学习笔记（四）CNN介绍及字符识别模型的pytorch实现

内容简介本文主要介绍在项目应用中使用的卷积神经网络，及其在pytorch中的如何实现。CNN介绍及其发展历程CNN介绍卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)是一类特殊的神经网络。同全连接神经网络等不同的是，卷积神经网络直接对二维数据乃至三维等高维数据进行处理，并且具有更高的计算精度和速度。尤其是在计算机视觉领域，CNN的应用非常广泛，使其成为了解决图像分类、图像检索、
幻灵H_Ling·2020-07-06 04:19

街景字符编码识别项目学习笔记（一）赛题理解

项目介绍此次项目为datawhale和阿里天池合作举办的cv入门赛事街道字符识别。该任务较早见于花书的作者古德费洛在12-13年在谷歌做出的研究。当时谷歌需要对极大的街景门牌号图片数据集进行数字提取以使每一个地点能在谷歌地图上有正确的门牌号信息。这样一个转码项目必然要消耗极大的人力物力，因此当时采用深度学习模型来实现自动转码，并最终取得了98%的覆盖率，大幅提高效率。数据说明本次项目采用谷歌公开数
幻灵H_Ling·2020-07-06 04:18

街景字符编码识别项目学习笔记（二）pytorch in deep learning

内容简介本文为针对Datacamp上的Introductiontodeeplearningbypytorch课程的学习总结。Datacamp（官网链接）内含许多python的专题知识讲解，以几分钟的视频教学加在线编程实操为主。笔者在下两个博客中将总结pytorch中的基本张量创建以及其在深度学习当中的一些应用，最终将实现Alexnet并完成从读取数据到训练评估的全过程。本博客先总结tensor的基
幻灵H_Ling·2020-07-06 04:18

视频的行为识别

1.概述使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。
hi我是大嘴巴·2020-07-06 02:29

论文笔记-Temporal segment network:towards good practices for deep action recognition

这篇文章意在发现一种能够针对视频的行为识别设计有效的卷积神经网络结构并能够在有限的训练样本下学习这些模型。
冬后晚晴·2020-07-06 02:53

Action Recognition:iDT论文解读(Improved Dense Trajectories)

主要参考博文行为识别笔记：improveddensetrajectories算法（iDT算法）一.DT介绍先简单介绍DT(DenseTrajectories)方法：利用光流场来获得视频序列中的轨迹，在沿着轨迹提取轨迹形状特征和
冬后晚晴·2020-07-06 02:53

Reading papers_10(人体行为识别特征点提取小综述)

(注：本人看过的行为识别特征提取方面的文章就10来篇，所以本综述大部分内容是参考其他人的综述的，有些并不是自己的成果，个人功底还没这么雄厚…)行为识别特征提取综述摘要人体行为识别目前处在动作识别阶段，而动作识别可以看成是特征提取和分类器设计相结合的过程
weixin_34227447·2020-07-06 00:10

Recent papers on Action Recognition | 行为识别最新论文

CVPR20191、AnAttentionEnhancedGraphConvolutionalLSTMNetworkforSkeleton-BasedActionRecognition作者：ChenyangSi,WentaoChen,WeiWang,LiangWang,TieniuTan论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.091302、ImprovingthePerfo
weixin_30764883·2020-07-05 21:00

c++小项目学习

***牛客网-互联网求职神器和备考学习平台https://www.nowcoder.com/***菜鸟教程，软件相关的都能从这里学习，很全http://www.runoob.com/***csdn非常好的一个网站，各种技术相关的博客https://www.csdn.net/**知乎，里边有很多的大神，各种问题都能在这里找到专业的回答https://www.zhihu.com/**github，来这
wdwd1990·2020-07-05 20:29

CVPR2017之ActionVLAD(对特征整合方式的改进）

背景关于视频中的行为识别，通常会出现这种识别错误的情况：即一段视频中包含若干动作，譬如打篮球的视频中包含跑、跳、扔东西等多种行为，如何能正确地识别为投篮？
jk_algo·2020-07-05 12:46

使用Motion-Vector实现Real-time人体行为识别

导言：由上一篇博客的方法实现人体行为识别，准确率高，但缺陷在于速度慢，最大的原因在于经典的two-stream的人体行为识别均使用光流图作为temporalnet的输入。
jk_algo·2020-07-05 12:46

行为识别（action recognition）技术趋势

计算机视觉领域的杰出学者AndrewZisserman同Deepmind团队的技术讨论中对人类行为识别的技术趋势和Kinetics数据集的应用做了探讨分析，AndrewZisserman其团队曾提出过名噪一时的
0x5A52·2020-07-05 11:17

行为识别（action recognition）中的数据预处理

就行为识别（actionrecognition）来说，其采用的数据集可能是已经截取好的，即视频内容与标签是严格对应的，也可能使用未裁剪过的（untrimmed）视频，即视频中仅有一段内容是与标签严格对应的
0x5A52·2020-07-05 11:45

基于项目的学习心得

这几天，参加了刘东奎老师的基于项目学习课程。课程的新颖，让我眼前一亮。老师们互相交流，以鲜活的案例和丰富的知识内涵及精湛的理论阐述，给了我强烈的感染和深深的理论引领。
大名252丁斐·2020-07-05 10:57

Win10内置Ubuntu子系统图形化界面安装&中文方块乱码解决

最近做项目学习用到了Ubuntu，在刚开始的摸索过程踩了不少雷，写篇博客分享一下踩雷经验。一、安装xfce4-terminal图形客户端百度搜索下载安装XmingXServerforWindows。
发芽ing的小啊呜·2020-07-05 09:46
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