Joint 第15页

【人脸识别】人脸验证算法Joint Bayesian

BayesianFaceRevisited:AJointFormulation之前看过一篇联合贝叶斯的经典解析：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49059475，初看还是没有完全理解，结合https://blog.csdn.net/tinyzhao/article/details/53015724此篇做如下整理。原论文下载：BayesianF

长缨缚苍龙·2018-11-16 10:42

ROS笔记之Gazebo插件

现将常用插件总结如下（使用时根据自己情况对参数进行修改）：1.运动控制1.1.差速驱动插件true${update_rate}${base_link_right_wheel_joint}${base_link_left_wheel_joint

_微尘_·2018-11-08 11:48

联合概率 joint probability 分布函数 distribution function

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！0.PMF与PDF的记号PMF：PX(x)3.cdf右连续性的理解从上到下依次是：离散型cdf连续型cdf离散+连续cdf4.span的长度手掌撑开，大拇指指尖到小指指尖的长度，称为1span。某学校某年级的每学

阿拉斯加的狗·2018-11-04 10:12

10.15 GATK2 变异检测 VQSR mac的ftp连接brew下载

https://www.jianshu.com/p/859c0345624c继续学习接下来进行变异检测：每个样本先各自生成gVCF，然后再进行群体joint-genotype程序成功生成文件接下来进行VQSR

KK_f2d5·2018-10-19 11:21

行人重识别（Person Re-ID）【三】：论文笔记——Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search

论文：JointDetectionandIdentificationFeatureLearningforPersonSearch链接：https://arxiv.org/abs/1604.01850前言：这篇是CVPR2017关于行人重识别（PersonRe-ID）的文章，由港中文、中山大学和商汤联合提出。本文主要提出了一种行人搜索的新框架，把传统的两门独立的研究任务——行人检测和行人重识别结合起

volcano_Lin·2018-10-14 15:55

机器人视觉项目：视觉检测识别+机器人跟随（18）

opencv头文件#include#include#include //Kinect头文件using namespace std;using namespace cv;void draw(Mat&img,Joint

Synioe·2018-09-25 11:02

Joint Event Extraction via Recurrent Neural Networks

【文章来源】NguyenTH,ChoK,GrishmanR.JointEventExtractionviaRecurrentNeuralNetworks[C]//ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLanguageTechnologies.2016:300-309.【

Hi-Cloud·2018-09-03 23:04

人脸对齐（二十）--PRN

Joint3DFaceReconstructionandDenseAlignmentwithPositionMapRegression（PRN2018）我们从之前的论文可以看出，基本的3D人脸对齐，稠密人脸对齐

Eason.wxd·2018-08-21 14:19

人脸对齐（十八）--Joint Face Alignment and 3D Face Reconstruction

JointFaceAlignmentand3DFaceReconstruction(2016)本文主要提出了一种新的方法来解决任意姿态和表情的2D人脸图片的特征点定位和3D人脸重构。该方法采用两个级联回归，一个回归用来更新2D特征点，另一个回归用来更新重构的姿态-表情3D人脸形状。3D与2D人脸形状之间是通过3D-2D的映射矩阵相关联起来的。在每一次迭代中，首先通过一个特征点回归器来更新人人脸特征

Eason.wxd·2018-08-21 14:13

Hinge Joint 铰链关节

Unity铰链关节的文档并不易懂。所以用白话文写一个说明，以门为例：门由门框、门板组成。门框不动，门板绕着门框（门轴）运动。铰链关节，是门板上的组件。门框：刚体Rigidbody门板：刚体Rigidbody、铰链关节HingeJointConnectedBody：连接到哪个刚体。（比如门框）Anchor：锚点，也就是连接点。连接点位置是从自身原点出发，向X,Y,Z轴偏移多少。Axis：旋转轴。0为

常城·2018-08-15 15:07

联合双边滤波（joint bilateral filter）和引导滤波器（guided filter）（含代码）

参考文献及参考代码：1、【图像处理】引导滤波器2、HeK,SunJ,TangX.Guidedimagefiltering[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.Springer-Verlag,2010:1-14.3、联合双边滤波器（jointbilateralfilter）4、涂义福,张旭东,张骏,等.基于边缘特征引导的深度图像超分率重建[J].计算机应用与

Di_Wong·2018-07-26 20:17

【论文笔记】DEEP JOINT DISCRIMINATIVE LEARNING FOR VEHICLE REID（车辆重识别的深度联合判别学习）

摘要本文提出一种DJDL模型，使用deepCNN,能够结合多种不同的任务：车辆身份识别，属性识别，verification认证任务，triplet三元组任务。整个网络通过一种特殊的batch组成联合优化。1.介绍车辆身份识别和属性识别主要关注个体样例，挖掘它们独有的特性。认证任务主要是为了限制两个样例之间的关系。（如果是同一身份，最小化距离）。triplet三元组任务主要是为了限制三个输入样例的相

Chen_yuazzy·2018-07-08 19:20

人体各部分英语图片

人体各部分英语：Skeleton–骷髅，骨架Bone–骨头Joint–关节Vein–静脉Artery–动脉Nerve–神经Blood–血液Muscle–肌肉Hair头发，体毛，寒毛Blonde–黄发Brunette

冰雪满天·2018-07-05 14:17

V-REP教程（七）API function

Generalobjecthandleretrieval通用对象句柄检索ex.simGetObjectHandleMotorHandle_Left=simGetObjectHandle('LeftMotor')//LeftMotor是在场景中设置的joint

卧虫·2018-06-10 16:08

V-REP教程（七）API function

Generalobjecthandleretrieval通用对象句柄检索ex.simGetObjectHandleMotorHandle_Left=simGetObjectHandle('LeftMotor')//LeftMotor是在场景中设置的joint

卧虫·2018-06-10 16:08

Global Normalization of Convolutional Neural Networks for Joint Entity and Relation Classification

这篇是2017年EMNLP收录的论文。本文提出了一种新的实体分类(EC)和关系抽取(RE)的方法。如果对BiLSTM+crf有一定了解的话理解这篇论文就容易得多，因为他的整体思想是基于BiLSTM+crf的。作者提出关系抽取对命名实体的识别有很大的作用，比如可以消除歧义问题，如mercedes可以是person，location，organization，但当提取出关系（live-in）后，就可判

bobobe·2018-06-02 16:36

V-REP教程（一）Joint

1.关节有两个坐标系一个固定，一个会根据关节的变化而变化2.关节模式Passivemode被动模式：关节不直接被控制，与固定连杆类似，可以通过API函数改变其位姿；Inversekinematicsmode逆运动学模式：平时表现和被动模式相同，可以用来逆运动学求解和几何约束求解；如下图的逆运动学实现Dependentmode依赖模式:在这种模式下，关节位置通过线性方程直接连接（依赖）到另一关节位置

卧虫·2018-06-01 13:29

Hive 中HQL中inner join，join， left join,full join区别

(id,data)数据：1，112,2244，44---------------------------注意：join默认是innerjoin，就是当被join的两个表都同时存在字段的时候才会成功t1joint2ont1

杨鑫newlfe·2018-05-31 01:25

ROS之利用moveit驱动机械臂

servo_write服务发送各个关节舵机的控制指令给Arduinouno控制板其次，同时Driver也要通过调用Ros_arduino_bridge的servo_read服务读取各个关节的舵机状态，通过joint_state

cookie909·2018-03-30 09:43

利用solidwords导出urdf三维模型文件到gazebo显示

/jingyan.baidu.com/article/948f5924f33940d80ff5f9f3.htmlfile--exportasURDF流程介绍二、导出参数设置主要包括link（连接件）、joint

cookie909·2018-03-26 16:01

ROS中使用moveit遇到问题和解决办法总结

RvizPlugin-Nointeractivemarkersvisible/availablexml.parsers.expat.ExpatError:unboundprefix:line3,column4[joint_state_publisher

cookie909·2018-03-26 16:49

在vue中使用jointjs的方法

在vue中引入joint.js的问题，之前在网上搜了很多，都没有给出一个确切的答案，捣鼓了两天终于弄明白了，做个记录。

温茶儿·2018-03-24 10:20

Java核心技术及面试指南多线程并发部分的面试题总结以及答案

用join语句，在t3开始前joint2，在t2开始前joint1。不过，这会破坏多线程的并发性，不建议这样做。7.2.10.2wait和sleep方法有什么不同？

hsm_computer·2018-03-03 09:00

【技术帖】Apache Kylin 高级设置：联合维度（Joint Dimension）原理解析

众所周知，ApacheKylin的主要工作就是为源数据构建N个维度的Cube，实现聚合的预计算。理论上而言，构建N个维度的Cube会生成2N个Cuboid，如图1所示，构建一个4个维度（A，B，C,D）的Cube，需要生成16个Cuboid。（图1）随着维度数目的增加Cuboid的数量会爆炸式地增长，不仅占用大量的存储空间还会延长Cube的构建时间。为了缓解Cube的构建压力，减少生成的Cuboi

choulanlan·2018-02-05 14:05

httpservletrequest获取的几种路径

原文地址:http://blog.csdn.net/joint4/article/details/46691285request对象中包含的是请求信息，当我们在浏览器地址栏上输入：http://localhost

自傷無色丶·2018-01-24 11:15

论文笔记-MTCNN-Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Network

MTCNN-JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetwork.2016.11KaipengZhang.https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_d

Csuriwolf·2018-01-17 15:30

mycat E-R关系分片策略测试

如果我t1joint2检索数据，怎么办？这就是E-R关系策略要解决的问题。mycat借鉴了tablegroup的概念，将子表的存

am2012·2018-01-09 10:23

和Gazebo】Failed to validate trajectory: couldn't receive full current joint state

.https://answers.ros.org/question/252114/failed-to-validate-trajectory-couldnt-receive-full-current-joint-state-within

记忆力衰退来写博客的李同学·2017-12-21 21:19

ros控制虚拟和实际ur机械臂

1.最后需要运行的commandsudoapt-getinstallros-kinetic-ur-description仿真ur机械臂roslaunchur_gazebour3_joint_limited.launchroslaunchur3

coldplayplay·2017-12-19 15:01

论文解读：Multi-view Clustering via Joint Nonnegative Matrix Factorization

摘要很多真实世界中的数据集由不同表达和视角组成，这些不同的表达和视角的信息往往互为补充。为了整合非监督集合中多个视角的信息，多视觉聚类算法同时聚类不同视角以得到一个聚类结果，这个结果揭示了多个视觉共享一个潜在结构。本文我们提出了一个NMF（基于非负矩阵分解）的多视角聚类算法，该算法寻找一个因式分解，使得多个视角给出一致的聚类结果。本文提出算法的关键在对有约束的联合非负矩阵因式分解过程进行公式化，该

hsiffish·2017-12-14 20:26

ACL2018、COLING2018、EMNLP2018、NAACL2018联合征文信息

http://acl2018.org/news/joint-call-for-tutorialsFirstJointCallforTutorialProposalsTheAssociationforComputationalLinguistics

generalz·2017-12-11 04:00

姿态检测整理--06-Associative Embedding: End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping

AssociativeEmbedding:End-to-EndLearningforJointDetectionandGrouping（发表于2017年6月）是bottom-up方法。这篇文章提出的方法是同时输出检测目标和分组，所以是一站式的方法，而且还用在了两个小领域：多人姿态检查，目标分割。这篇论文读起来非常难懂，不是因为晦涩，而是因为作者定位太高。以后写论文，创新点就是要当作创新点来写，不要

库页·2017-11-27 15:57

ROS之URDF模型

2.在URDF语言中，机器人都会由各个部件(Link)通过关节(Joint)连接而成。用tag描述各个部件，tag描述各个关节。用和描述关节连接的部件。3.常用tag：:用来描述模块的视觉效果:

dingjianfeng2014·2017-11-16 16:44

Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation笔记

JointSequenceLearningandCross-ModalityConvolutionfor3DBiomedicalSegmentation笔记传统的图像都是二维的自然图像，使用CNN做一个end-to-end的架构，做一个以图生图的CNN框架，得到图像的分割结果。但是在医学的MRI图像中，脑部的扫描结果是3D并且多模态的数据。人的大脑本来就是3唯，这个比较好理解，多模态指的是从四个不

liyaohhh·2017-11-10 16:53

论文阅读：《Associative Embedding:End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping》

概述论文提出了一种single-stage，end-to-end的关节点检测和分组方法，这不同于以往的multi-stage的关节点检测方法，在MPII和COCO数据集上达到新的state-of-the-art的效果，超越最近的MaskRCNN和GoogleGMI。从人体姿态估计方法上属于bottom-up的方法，即先检测关节点，再对关节点进行分组。在COCO测试集上mAP达到0.655。尽管论文

青青韶华·2017-10-23 19:05

论文阅读：Deepcut&Deepercut:Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation

青青韶华·2017-10-23 18:43

行人属性“Attribute Recognition by Joint Recurrent Learning of Context and Correlation”

应该是比较新的属性学习文章了，ICCV2017。在监控场景中进行行人属性的识别，主要遇到的挑战是图像质量差，外形变化及属性可能在不同的空间位置，标记的训练样本少。论文提出JRL模型挖掘属性上下文信息及属性间相互关系提升识别准确率。JRL在一张行人图像内学习属性相关性，具体的说是属性预测顺序的相互关联性。解决属性预测遇到挑战的方法，一是使用属性的相关性：如“女性”和“裙子”在一张行人图像中出现的可能

cv_family_z·2017-10-19 16:43

: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image

着色原理网络结构为:输入为灰度图像,输出为彩色图像.网络结构包括四个部分,Low-LevelFeatureNetwork用于提取图像的低层特征,提取低层特征后,通过一个Mid-LevelFeatureNetwork得到中间特征,另外通过GlobalFeatureNetwork提取全局特征,将全局特征与中间特征融合,即Fusionlayer,之后将融合特征输入ColorizationNetwork得

imperfect00·2017-10-12 19:45

2D赛车 - Whell joint 2D组件的使用

git：https://github.com/Czhenya/SmallDemo码云：https://gitee.com/Czhenya/2DSaiChe小游戏的开始界面：感兴趣的同学可以点击下载资源，和简易unitypackage，，，链接：http://pan.baidu.com/s/1pLTyf9p密码：v392根据车轮的转动，使小车运动，，，使用2DSprite创建出入下图所示关系，并附上

Czhenya·2017-09-11 09:31

Maya怎么使用关节工具制作人物骨骼?

在大纲视图中可以看到该节点名为joint13、再次点击，

佚名·2017-09-06 13:04

[cvpr2017]Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation

线性判别分析线性判别分析LDA原理总结三个散度矩阵：LDA上的三个散度矩阵introduction作者提出了一个称为JointGeometricalandStatisticalAlignment(JGSA)的框架，用于减少sourcedomain和targetdomain之间的统计量上和几何上的差异(shift)具体来说，就是学习sourcedomain和targetdomain上的两个（耦合的？

MataFela·2017-08-30 19:02

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线性判别分析线性判别分析LDA原理总结三个散度矩阵：LDA上的三个散度矩阵introduction作者提出了一个称为JointGeometricalandStatisticalAlignment(JGSA)的框架，用于减少sourcedomain和targetdomain之间的统计量上和几何上的差异(shift)具体来说，就是学习sourcedomain和targetdomain上的两个（耦合的？

MataFela·2017-08-30 19:02

数字人C4D角色动画研究之九：骨骼系统基础入门-2

【研究】看下图，BONES翻译为骨骼，JOINT翻译为关节，JOINT-OBJECT关节对象。一、C4D的骨骼系统基础来源于父子关系。从上图的对象列表关系就可以看出来。

DIGITALMAN·2017-08-14 06:11

车辆检测“Deep MANTA: A Coarse-to-fine Many-Task Network for joint 2D and 3D vehicle analysis from monoc”

DeepManyTask，同时进行车辆检测，部件定位，可视化特征描述及3D维度估计。基于coarse-to-fine的目标proposal结构提升检测性能。DeepMANTA可以定位不可见的车辆部位。应用3D车辆定位和方向估计可用于估计车辆速度和方向。论文第一个贡献是使用车辆特征点编码3D车辆信息，车辆是刚性的，可通过回归的方法预测隐藏的部分。结合3D数据集，将3D点投影到2D图像中的车辆上，选取

cv_family_z·2017-08-01 11:00

【行人检测】之Joint Deep Learning联合深度学习(附源码)

新近研究ICCV2013的一篇文章，《JointDeepLearningforPedestrianDetection》,WanliOuyangandXiaogangWang主旨是利用CNN+PartDetection+DeformationModel+Visibilityreasoning构建一个神经网络，以Caltech行人数据库的29x84的行人样本训练，从而得到一个神经网络的行人检测器。它的

childboi·2017-07-08 16:42

: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous

1.论文概要论文题目：LettherebeColor!:JointEnd-to-endLearningofGlobalandLocalImagePriorsforAutomaticImageColorizationwithSimultaneousClassification论文作者：SatoshiIizuka,EdgarSimo-Serra,andHiroshiIshikawa原文连接：http:

uptina·2017-07-03 18:15

: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image

LettherebeColor!这就是论文的目的，将一张黑白图片着色为一张彩色图片在看这篇文章前，最好是对神经网络有了初步的了解。文章第三部分，很大篇幅在介绍神经网络的一些基础知识。这篇论文中，他把上述过程描述为：使用现有大量图片数据来训练我们提出的模型，目的是使用CIElab颜色空间来预测灰度图像的chrominance（任意一种颜色与亮度相同的一个指定的参考色之间的差异）。理解一下这个过程

爱视觉·2017-06-19 13:29

: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous

这就是论文的目的，将一张黑白图片着色为一张彩色图片再看这篇文章前，最好是对神经网络有了初步的了解。文章第三部分，很大篇幅在介绍神经网络的一些基础知识。演示demo在这篇论文中，他把上述过程描述为：使用现有大量图片数据来训练我们提出的模型，目的是使用CIElab颜色空间来预测灰度图像的chrominance（任意一种颜色与亮度相同的一个指定的参考色之间的差异）。理解一下这个过程，就是我们在L（亮度）

水球喵·2017-06-18 17:08

MTCNN解读：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks

解读论文为《JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks》基于多任务级联卷积神经网络的人脸检测和对齐论文地址：https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/本文作者：非文艺小燕儿，博客地址：http://blog.csdn.

非文艺小燕儿_Vivien·2017-06-14 11:38

Action Synopsis: Pose Selection and Illustration 实现

getaspect.mfunction[joint_position,joint_velc2,angle_position,angle_velc2]=getaspect(sequence)%UNTITLED2Summaryofthisfunctiongoeshere

lcbwlx·2017-05-27 01:02

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