AR人体姿态识别,实现无边界的人机交互

近年来,AR不断发展,作为一种增强现实技术,给用户带来了虚拟和现实世界的融合体验。但用户已经不满足于单纯地将某件虚拟物品放在现实场景中来感受AR技术,更想用身体姿势来触发某个指令,达到更具真实感的人机交互功能。 比如在AR体感游戏中,用户不必点击按键进行频繁操作,通过某个姿势即可触发;在拍摄短视频时

基于毫米波的人体跟踪和识别算法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 准确的人类活动识别(HAR)是实现新兴的上下文感知应用程序的关键,这些应用程序需要了解和识别人类行为,例如监测独居的残疾人或老年人。传统上,HAR是通过环境传感器(例如,相机)或通过可穿戴设备(例如,具有

使用Mask R-CNN模型实现人体关键节点标注

摘要:在本案例中,我们将展示如何对基础的Mask R-CNN进行扩展,完成人体关键节点标注的任务。 本文分享自华为云社区《使用Mask R-CNN模型实现人体关键节点标注》,作者: 运气男孩。 前言 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交

计算机视觉五大核心研究任务全解:分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析

> 本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术,最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。 > 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦

Pose泰裤辣! 一键提取姿态生成新图像

摘要:从图像提取人体姿态,用姿态信息控制生成具有相同姿态的新图像。 本文分享自华为云社区《Pose泰裤辣! 一键提取姿态生成新图像》,作者: Emma_Liu 。 人体姿态骨架生成图像 ControlNet-Human Pose in Stable Diffusion 相关链接:Notebook案例

[转帖]电脑小白必读的CPU基础知识大全,CPU知识科普最新全面讲解

http://www.lotpc.com/yjzs/9374.html 对于电脑来说,CPU是最核心的硬件之一,相当于人体的大脑,它决定着一台电脑的运算速度,无论是台式机还是笔记本,CPU的选购至关重要。相信大家对CPU还不是很了解,下面装机之家分享一下CPU知识科普最新全面讲解,想要学习CPU知识

ViTPose+:迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索,提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+。ViTPose系列模型在MS COCO多个人体姿态估计数据集上达到了新的SOTA和帕累托前沿。

使用小波分析和深度学习对心电图 (ECG) 进行分类 mcu-ai低成本方案 mcu-ai低成本方案

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 此示例说明如何使用连续小波变换 (CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类。 从头开始训练深度 CNN 的计算成本很高,并且需要大量的训练数据。在很多应用中

程序员买啥游戏机,自己动手做一个体感小游戏

摘要:结合一个仿制的简易Flappy Bird游戏,ModelBox体感小游戏就这样诞生了。 本文分享自华为云社区《ModelBox开发案例 - 体感小游戏》,作者:菊厂飞戈。 前段时间,小鱼老师在AI说发布了文章 ModelBox推理真的高效吗,里面介绍了双阶段单人人体关键点检测案例,运行速度超快

ModelBox姿态匹配:抖抖手动动脚勤做深呼吸

摘要:本案例使用Windows版本的ModelBox SDK进行二次开发,主要是针对姿态匹配案例开发实践。 本文分享自华为云社区《姿态匹配:抖抖手动动脚勤做深呼吸》,作者:吴小鱼。 在之前发布的AI说ModelBox推理真的高效吗一文中,我们使用双阶段单人人体关键点检测作为案例对比测试了ModelB

物以类聚人以群分,通过GensimLda文本聚类构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)

众所周知,个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容,使得用户更感兴趣,从而提升用户体验,提高用户粘度,之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统,但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性,本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。 推荐算法:协同过滤

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