转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11486185.html 论文: https://arxiv.org/abs/1603.06937 官方torch代码(没具体看): https://github.com/princeton-vl/pose-hg-demo 第三方pytorch代码(位于models/StackedHourGlass.py): https://github.com/Naman-ntc/Pytorch-Human-Po

http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networks 多尺度特征 Features processed across all scales 特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associated

Stacked Hourglass Networks(级联漏斗网络) 姿态估计(Pose Estimation)是 CV 领域一个非常重要的方向,而级联漏斗网络的提出就是为了提升姿态估计的效果,但是其中的经典思想可以扩展到其他方向,比如目标识别方向,代表网络是 CornerNet(预测目标的左上角和右下角点,再进行组合画框). CNN 之所以有效,是因为它能自动提取出对分类.检测和识别等任务有帮助的特征,并且随着网络层数的增加,所提取的特征逐渐变得抽象.以人脸识别为例,低层卷积网络能够提取出一些

 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation key words:人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置.堆叠式沙漏网络 Stacked Hourglass Networks多尺度特征  Features processed across all scales特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associate

UVA - 10564 Paths through the Hourglass 题意: 要求从第一层走到最下面一层,只能往左下或右下走 问有多少条路径之和刚好等于S? 如果有的话,输出字典序最小的路径. f[i][j][k]从下往上到第i层第j个和为k的方案数 上下转移不一样,分开处理 没必要判断走出沙漏 打印方案倒着找下去行了,尽量往左走   沙茶的忘注释掉文件WA好多次   #include <iostream> #include <cstdio> #include <a

原文地址:NSCT——Nonsubsampled contourlet 变换程序开发教程1作者:向望大海的鱼 08年,被老板逼得走投无路,xx所得项目看来是实在躲不过去,只好硬着头皮上.开发一款图像处理软件,里面内容很多,不过核心就是NSCT变换.NSCT变换06年的新东西,现在跟风研究的热点.可惜的是作为一种新的变换滤波器长期以来只有matlab程序,没有VC程序.使很多算法开发不能应用到工程中,08暑假,大概花了我一个月吧,恩..期间电脑还中了次病毒(可恶的机器狗第四代!!),终于把这个软件

本文转自:http://blog.csdn.net/chgm_456d/article/details/8100513 我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念.后来看了一些文章,其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“[OpenCV]SIFT原理与源码分析:DoG尺度空间构造”(以下简称,xiaowei一文),写的很好,分享一下: 尺度空间(scale space)理论 要理解多尺度,首先要知道什么是尺度空间.xiaowei一文中提到,自然界中的物体呈现出不同的形态,需要不同的尺度观测

传统的典型相关分析只能考虑变量之间的线性相关情况,且必须为连续变量,而我们依然可以使用最优尺度变换来拓展其应用范围,使其可以分析非线性相关.数据为分类数据等情况,并且不再仅限于两个变量间的分析, 虽然具体算法非常复杂,但是过程却只要两步,首先对变量进行最优尺度变换,然后对其进行典型相关分析. 我们还是以之前的多重对应分析的案例数据进行分析 过程还是在分析—降维—最佳尺度

在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

在之前介绍的线性回归模型中,有一个隐含的假设是自变量均为连续变量,但实际上自变量有时候是分类变量,类似于方差分析中的因素,这种分类自变量在回归分析中,也默认作为连续变量使用,这就会产生一个问题,如果是无序分类变量,那么各类别间没有高低之分,每变化一个单位,对于因变量的影响是相同的,无法分析当中的趋势,虽然可以使用哑变量,但是当分类变量过多或每个变量的类别水平过多时,这种方法非常繁琐,此外,当类别较多时,可能会存在某几个类别对因变量的作用相似,这是可分析的点,但是传统线性模型却将此信息忽略,造成信

package cn.bdqn; public class Hourglass { public static void main(String[] args) { for (int i = 2; i >=-2; i--) {//打印行数 for (int j = 0; j <= 2-Math.abs(i); j++) {//打印行的前边 用绝对值 System.out.print(" ");//输出空格 } for (int j = 0; j < Math.abs(

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

 Paths through the Hourglass Time Limit:3000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice UVA 10564 #include <stdio.h> #include <string.h> int n,s; ][][]; ][]; int d(int x,int y,int m) { *n-) ; int v=a[x][y

本文出自   http://blog.csdn.net/shuangde800 题目传送门 题意: 给一个相上面的图.要求从第一层走到最下面一层,只能往左下或右下走,经过的数字之和为sum. 问有多少条路径之和刚好等于S? 如果有的话,输出字典序最小的路径. 思路: f[i][j][k] 代表从(i,j)点往下走到最后一层和为k的方案数 那么,显然可以得到状态转移: f[i][j][k] = f[i+1][left][k-val] + f[i+1][right][k-val],  val=(i,

[D3.V3.js系列教程]--(十二)坐标尺度 1.多种类型的缩放尺度 Quantitative Scales Linear Scales Identity Scales Power Scales 可以参考https://github.com/mbostock/d3/wiki/Quantitative-Scales 我们一般采用线性缩放 2.定义域和值域 定义域范围domain([100, 500]) 值域范围.range([10, 350]) var scale = d3.scale.lin

clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar %多尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=waverec2(c,s,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); a1=wrcoef2('a',c,s,'ha

clc,clear all,close all; load woman; %单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar'); %单尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); clear all;close

对X进行N尺度小波分解 [C,S]=wavedec2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'db1');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数-db1 [cH1,cV1,cD1]=detcoef2('all',c,s,1);%尺度1的所有方向的高频系数 [cH2,cV2,cD2]=detcoef2('all',c,s,2);%尺度2的所有方向的高频系数 cA1=appcoef2(c,s,'

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');%单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar figure,imshow(X,map),axis image; figure; subplot(2,2,1),imshow(uint8(cA));axis off;title('低频系数图像'); subplot(2,2,2),imshow(uint8(cH));axis off;title('水平高频系数图像');

无意中浏览一篇文章,中间提到了基于多尺度的图像的细节提升算法,尝试了一下,还是有一定的效果的,结合最近一直研究的SSE优化,把算法的步骤和优化过程分享给大家. 论文的全名是DARK IMAGE ENHANCEMENT BASED ON PAIRWISE TARGET CONTRAST AND MULTI-SCALE DETAIL BOOSTING,好像在百度上搜索不到,由于博客的空间不多了,这里就不上传了, 我贴出论文核心的字段. 论文的核心思想类似于Retinex,使用了三个尺度的高斯模糊,再