Perceptual

Openpose地址+模型下载

OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose链接：https://pan.baidu.com/s

weixin_40245131·2023-12-30 14:56

说说 style gan 中的感知路径长度（Perceptual Path Length）

假设上图表示perceptual距离空间。z1可以生成一张白色的狗，z

木水_·2023-12-24 09:21

Github项目研究(一) ------ openpose

OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose详细的中文介绍：【AI识人】OpenPose：实时多人

千喜Ya·2023-12-06 02:28

OpenCV #以图搜图：感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）的原理与实验

1.介绍感知哈希算法（PerceptualHashAlgorithm，简称pHash）是哈希算法的一种，主要用来做相似图片的搜索工作。2.原理感知哈希算法（pHash）首先将原图像缩小成一个固定大小的像素图像，然后将图像转换为灰度图像，通过使用离散余弦变换（DCT）来获取频域信息。然后，根据DCT系数的均值生成一组哈希值。最后，利用两组图像的哈希值的汉明距离来评估图像的相似度。魔法：概括地讲，感知

有时有味·2023-10-26 22:56

ubuntu20 openpose cuda11.7 cudnn8 opencv4.7.0

opencv4.7.0,cuda11.7cudnn8opencv4安装教程cuda和cudnn安装教程建议ubuntu换个源（ubuntu换源，建议ustc）gitclonehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab

Nightmare004·2023-09-27 09:53

Perceptual Compression与Semantic Compression的含义

这是我在读LDMS的学到的PerceptualCompression保留人类能够感知的重要信息，例如纹理，局部边缘等SemanticCompression保留数据的实际意义，例如图片包含了人物、建筑，人物之间的关系等

小宋加油啊·2023-09-26 01:20

实时多人关键点检测系统：OpenPose | 开源日报 0907

CMU-Perceptual-Computing-Lab/openposeStars:27.9kLicense:NOASSERTIONOpenPose是一个开源项目，它是第一个能够在单个图像上联合检测人体

开源服务指南·2023-09-13 05:29

【心理学与AI】2020-06-07Procedural learning in perceptual categorization读书笔记

Ashby,F.G.,Ell,S.W.,&Waldron,E.M.(2003).Procedurallearninginperceptualcategorization.Memory&Cognition,31,1114-1125.Procedurallearninginperceptualcategorization摘要：有两种分类学习，一种是基于规则的分类（rule-based，简称RB），一种

活泼女王·2023-08-30 15:52

感知损失（perceptual loss）详解

本文来自收费专栏：感知损失（perceptualloss）详解_南淮北安的博客-CSDN博客_感知损失目录一.感知损失二、Loss_feature三、Loss_style感知损失的作用：贡献当然就是图像风格转换的实用化：速度三个量级的提升fullyconvolutionalnetwork可以应用于各种各样的尺寸引入图像风格转换算法，虽然效果好，但对于每一张要生成的图片，都需要初始化，然后保持CNN

HealthScience·2023-08-28 06:26

ubuntu16.04 + cuda9.0+cudnn7.3.1 安装openpose（不需要提前安装caffe）

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openposehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab

CrazyWolf_081c·2023-08-04 08:54

【计算机视觉】OpenCV开源项目与学习资料汇总

OpenCV中文文档：https://opencv.apachecn.orgOpenCV官网：Home-OpenCV1、Openpose实时人体、脸、手、脚的关键点检测库CMU-Perceptual-Computing-Lab

PyTanAI·2023-06-17 02:54

《Augmenting Reality:on the share history of perceptual illusion and video projection mapping》简述和读后感

作者首先用了个引子，说是从15世纪开始，就有了投影映射的舞台实例。投影映射用到了MagicLantern[1]，利用感官错觉形成画面和舞台对象之间的新型关系。然后就说，投影映射，就是为了创造这种感官错觉[2]，现在是用得越来越好了。原因很简单，把投影机的画面可以投射到任意表面，自然就增强了感官体验。简介这里首先给出了定义，投影映射（ProjectionMapping）、视频映射（videomapp

张宜春·2023-06-03 15:58

Mac Openpose安装Python API遇到的坑以及解决方法

记录mac上安装openposepythonapi遇到的坑1.Prerequisiteshttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/

啦啦啦_e62f·2023-04-12 06:17

读后感：Controlling Perceptual Factors in Neural Style Transfer

本论文是对2016年的《ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks》进行的一次改进，引入了对空间定位、颜色信息和交叉空间规模的控制。引入这些控制是基于以下三个假设的：First,onemightseparatelydescribedifferentstylesindifferentregions,suchasintheskyascompar

Jeffery_李俊峰·2023-03-09 05:40

openpose在win下环境配置

1.下载OpenPose库以下二选一进行下载源码(1)git进行下载打开GitHubDesktop或者Powershellgitclonehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab

神奇的礼乐·2023-03-08 21:07

Perceptual Loss（感知损失）

感知损失通过一个固定的网络（VGG16,VGG19..），分别用prediction和groundtruth作为VGG16输入，得到对应的输出特征，pre-vgg，gt-vgg。然后让pre-vgg和gt-vgg构造损失（L2-Loss）。使预测结果和真实值之间的深层信息（感知信息）不断接近。相比于普通的L2-Loss，使用感知损失可以更好的增强输出的细节信息。构建感知损失准备：1.预训练好的VG

SetMaker·2023-02-04 13:27

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

基本结构结构基本结构有两部分组成：图像转换网络（imagetransfernetwork）和损失网络，损失网络作为损失方程。图像转换网络是一个深度残差卷积网络，将输入图像转换成输出图像，使用随机梯度下降法来训练为了克服像素损失的缺点，使损失方程能够更好的度量感知和语义相关的信息。因此使用一个预训练好的分类网络定义特征损失和风格损失，作为损失函数。图像转换网络图像转换网络使用带有步长的卷积代替池化层

LuDon·2023-01-29 11:33

[转]【建议收藏】优秀实用的OpenCV开源项目汇总

1、Openpose实时人体、脸、手、脚的关键点检测库https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose2、Learnopencv学习OpenCV

csdn_yuan88·2023-01-24 09:20

Openpose

1、Openpose实时人体、脸、手、脚的关键点检测库https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose2、Learnopencv学习OpenCV

007的新型农民工·2023-01-24 09:19

UPerNet：Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding论文解读

UnifiedPerceptualParsingforSceneUnderstanding论文：[1807.10221]UnifiedPerceptualParsingforSceneUnderstanding(arxiv.org)代码：CSAILVision/unifiedparsing:CodebaseandpretrainedmodelsforECCV’18UnifiedPerceptual

Trouble..·2023-01-18 12:47

Ubuntu18下安装使用OpenPose CPU版本

版本安装Openpose准备工作下载openposeCMakeConfiguration运行demo安装OpenposeOpenpose的github地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab

frederic980914·2023-01-18 00:48

（还没整理完）Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution and Super-Resolution

《基于感知损失函数的实时风格转换和超分辨率重建》笔记+转载翻译翻译地址在这儿：基于感知损失函数的实时风格转换和超分辨率重建(zhwhong)原论文下载地址：点这儿笔记1.图像转换任务的一个处理方法是在有监督模式下训练一个前馈卷积神经网络，用逐像素差距作损失函数来衡量输出图像和输入图像的差距。用途：超分辨率重建，图像上色，图像分割，深度和表面预测等。优势：在测试时，只需要一次前馈的通过已训练好的网络

郑建宇Jy·2023-01-12 07:11

OpenPose_1.6.0 + win10配置记录

背景：如果只是想看看openpose的效果，不编译或修改任何代码，直接下载编译打包好的文件即可，比如：gpu版本：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab

weixin_43063397·2023-01-05 20:06

ubuntu下命令行安装openpose并使用python调用

步骤如下：1.获取openposegitclonehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git2.安装cmakeaptinstallcmakebuild-essential3

qq_41491230·2022-12-30 19:16

LPIPS metric使用方法

https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity#1-learned-perceptual-image-patch-similarity-lpips-metric

Magic_o·2022-12-16 16:52

LPIPS图像相似性度量标准：The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric

目录一、感知相似性二、传统度量和深度学习法三、原理四、测试和代码五、测试结果六、参考文献一、感知相似性人类可以快速评估两幅图像之间的感知相似性，但是底层过程非常复杂。纹理图像包含了纹理颜色、纹理基元等丰富的图像信息。在计算机视觉研究领域中，人们使用感知相似性来度量不同纹理之间的相似程度，研究人类对纹理图像的视觉感知。纹理相似性度量广泛应用于纹理识别和材质识别，是对象识别和场景理解的关键技术之一。研

Alocus_·2022-12-16 16:22

LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity)

学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS)也称为“感知损失”(perceptualloss)，用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR2018《TheUnreasonableEffectivenessofDeepFeaturesasaPerceptualMetric》，该度量标准学习生成图像到GroundTruth的反向映射强制

江南酷哥lazy·2022-12-15 16:41

Paper reading: Realtime Multi-person 2D Pose estimation using Part Affinity Fields(1)

本论文有提供代码https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe_rtpose，可运行。

yengjie·2022-12-09 10:10

git报错：The TLS connection was non-properly terminated.

git报错：TheTLSconnectionwasnon-properlyterminated.报错提示：fatal:unabletoaccess'https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab

蓝雨飞扬7·2022-12-07 18:10

openpose的环境搭建

（后面贴图有具体错误）https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose.git————————————————————

daichuihua1·2022-11-26 12:19

【图像压缩】CLIC2021 Winner 《Perceptual Learned Image Compression With Continuous Rate Adaptation》

updating......CLIC2021Image赛道获胜者1绪论本文提出了一种感知学习图像压缩框架，使用率失真、感知和对抗损失用端到端的方式训练网络。为了有效给不同图像区域分配比特数，在可变比特率自适应框架中提出了感兴趣区域（ROI）技术。本文还研究了低比特率（0.075bpp）下的训练稳定性以及E2E优化框架相对于后处理框架的优越性。本文提出的框架在宽比特范围上获得了很好的重建效果。2提出

hahalidaxin·2022-11-25 19:19

C#，图像的平均哈希（Average hash），感知哈希（Perceptual hash）与差异哈希（Difference hash）算法与源代码

一、均值哈希（Averagehash）均值哈希算法是各像素灰度值与灰度均值的差异获得的哈希值。算法步骤是：（1）图像转为灰度值；（2）计算灰度平均值；（3）逐个像素计算差异获得哈希值。//////均值计算/////////publicstaticdoubleMean(double[,]A){intM=A.GetLength(0);intN=A.GetLength(1);doublemean=0.0

深度混淆·2022-11-25 18:06

图像风格化——感知损失（perceptual loss）(2016)

[paper]PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution(2016)PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolution:SupplementaryMaterial图像风格化风格迁移简单的理解为，将一张图像在保存原图大致的纹理结构的同时，具有别的图像的风

studyeboy·2022-10-09 10:37

perceptual loss(感知loss)介绍

1.介绍在讲感知损失函数之前，我们先讲一下，网络所提取到的特征代表什么，在下图中，layer1,layer2学到的是边缘，颜色，亮度等底层的特征；layer3开始变得复杂，学到的是纹理的特征，Layer4则学到的是一些有区别性的特征，Layer5学到的特征是比较完整的，具有辨别性的关键特征。可以知道CNN学习到的特征逐渐抽象到更高级别上。那么感知损失函数和这个有什么关系呢？它是将真实图片卷积得到的

时光碎了天·2022-09-30 07:24

Pytorch Feature loss与Perceptual Loss的实现

本文主要改动自：https://github.com/sowmyay/medium/blob/master/CV-LossFunctions.ipynb首先回顾下特征损失(Featureloss)或者感知损失(PerceptualLoss)的初衷：许多损失函数，如L1loss、L2loss、BCEloss，他们都是通过逐像素比较差异，从而对误差进行计算。然而，有的时候看起来十分相似的两个图像(比如

xiongxyowo·2022-09-30 07:15

【损失函数：3】感知损失：Perceptual Loss、总变分损失（TV Loss）（附Pytorch实现）

损失函数一、感知损失（PerceptualLoss）1.相关介绍1）PerceptualLoss是什么？2）PerceptualLoss如何构造？3）代码实现2.代码示例二、总变分损失（TVLoss）1.相关介绍2.代码示例参考：一、感知损失（PerceptualLoss）1.相关介绍《PerceptualLossesforReal-TimeStyleTransferandSuper-Resolu

NorthSmile·2022-09-30 07:35

【读点论文】Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 整合学习数据集的关系，用图像级标注完成像素级的事

UnifiedPerceptualParsingforSceneUnderstanding人类在多个层面上识别视觉世界：人类毫不费力地对场景进行分类，并检测内部的对象，同时还识别对象的纹理和表面以及它们不同的组成部分。在本文中，本文研究了一个新的任务，称为统一感知解析，它要求机器视觉系统从给定的图像中识别尽可能多的视觉概念。开发了一个称为UPerNet的多任务框架和一个训练策略来从异构图像注释中学

羞儿·2022-06-12 07:27

【CVPR2020】3D目标检测论文汇总

文章目录1.3D目标检测——室外1.Associate-3Ddet:Perceptual-to-ConceptualAssociationfor3DPointCloudObjectDetection2.

MemoryD·2022-06-02 07:04

【边缘检测】BDCN：Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection

CVPR2019Bi-DirectionalCascadeNetworkforPerceptualEdgeDetectiongithub链接：https://github.com/pkuCactus/BDCN背景：目前的边缘分割数据集，同时标注了目标级别的轮廓和其中的细节这两大部分，这种多尺度的轮廓就意味着边缘检测需要探索多尺度的表达（multi-scale)现有工作也有较多的方法使用了多尺度：H

呆呆的猫·2022-05-27 07:07

Ubuntu 14.04下编译OpenPose

OpenPose是CMU开发的一个开源人体姿态检测模型，github地址为：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose，下面为在ubuntu14.04

crazyhank·2022-02-08 18:33

MULTIPLE SYSTEMS OF PERCEPTUAL CATEGORY LEARNING: THEORY AND COGNITIVE TESTS

作者根据COVIS模型提出，分类学习有着2个不同的类别学习——基于规则的类别学习（rulebased）以及信息整合的类别学习（information-integration）。基于规则的类别学习指学习者学习一种可以用语言来表述的规则；而信息整合的类别学习则依赖内隐的程序学习（非语言，不容易表达）。作者用光栅实验图来解释了2种任务：*图为一个光栅分类实验，被试按照每个⚪内的线段进行分类。垂直线为分辨

恋沙_0060·2021-06-24 07:33

（2）--Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

系统框架：其中损失网络是在imgnet上预训练过的vgg16，训练过程中参数保持不变；变换网络fw是深度残差网络（deepresidualcnn）;损失网络对比生成网络生成的图片与每一幅训练集中的目标图片，于是损失函数可表示为：网络细节的设计大体遵循DCGAN中的设计思路：1.不使用pooling层，而是使用strided和fractionallystrided卷积来做downsampling和u

小绿叶mj·2021-05-19 05:32

A Perceptual Measure for Deep Single Image Camera Calibration

035:***APerceptualMeasureforDeepSingleImageCameraCalibration深度单镜头相机校准的感知测量1.深度卷积神经网络、2.大多数当前的单图像相机校准方法依赖于特定的图像特征或用户输入，并且不能应用于在不受控制的设置中捕获的自然图像。我们建议使用深度卷积神经网络从单个图像直接推断相机校准参数。该网络使用来自大规模全景数据集的自动生成的样本进行训练，

高斯白噪声_b18e·2021-05-16 14:35

2018-11-23

☞本周令我怦然心动的单词perceptual感性的；有感知的debate辩论☞本周令我怦然心动的句子Ihavethelucktomeetyou,butIdon'thavetheabilitytokeepyou

旅二41杨超凡·2021-04-27 14:15

【论文读后感】：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

摘要本文解决《Aneuralalgorithmofartisticstyle》一文中的问题，即图像风格转换。1.对于这种问题一般都是使用一个神经网络根据逐像素loss（per-pixelloss）来完成的。2.有研究表明基于从训练好的神经网络中提取出的高级图像特征通过定义及优化感知loss（perceptualloss）可以生成高分辨率的图像。本文就基于上面的两点，使用perceptualloss

KID_SAMA·2021-04-27 11:46

win10+cuda10+RTX2080Ti+Openpose环境配置与新建项目

github网址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose参考链接：https://blog.csdn.net/qq_20226441

smilife_·2020-09-17 07:29

感知视频编码（perceptual video coding ）

感知视频编码就是在视频编码的过程中，将HVS应用进去，挖掘主观视频感知冗余，进一步提高视频编码压缩效率。1.Computationalvisualperception:三种视觉感知计算模型（1）视觉敏感模型（2）视觉注意模型（3）视觉可见模型2.perceptualvideocoding:三种感知视频编码方法（1）基于视觉模型法（vision-mpdelbasedapproaches）：a，基于感

yang-彧·2020-09-16 11:57

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 论文理解

斯坦福大学的一篇基于感知损失函数的实时风格转换和超分辨重建论文理解，暂时只对实时风格转换部分做了理解，记录如下，如有问题，欢迎指正。这篇论文解决了之前Gatys等人实现的风格转换费时比较久的问题。训练了一个网络，其中直接包含前向生成部分，等模型训练好了可以直接用于生成转换图片。这个网络与之前Gatys的图像生成对比：效果是差不多（个人觉得有些地方稍差点：感觉物体大部分分割比gatys的要稍差点，有

玉兔金兔·2020-09-16 00:43

Ubuntu16.04下openpose编译及测试demo

流程如下：1.下载gitclonehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose2.更新gitpulloriginmaster可以直接通过

追风筝的鱼·2020-09-15 12:43

【超分辨率】- CVPR2019中SR论文导读与剖析

为了得到重建结果，要么采用psnr-oriented方式获得更高的psnr，要么采用perceptual-oriented获得更好的主观效果，但这与现实世界的图像系统并

weixin_30401605·2020-09-13 13:14

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