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alphapose 和centernet-pose都可以用： 关键点编号: 0是鼻子 1.左额头 2右额头 3 左耳朵 4 右耳朵 5左肩 7左肘 9 左手 6右肩 8 右胳膊肘 10 右手 11左臀 13 左膝盖 15 左脚 12 右臀 14 右膝盖 16 右脚
外设模块；（2）血氧浓度传感器：使用MAX30102血氧浓度检测传感器，用于采集人体的心跳和血氧浓度参数；（3）OLED屏：用于显示现在的心跳和血氧浓度；2.2 软件设计(1) 通过血氧模块采集人体的心跳和血氧浓度参数；(2) 通过OLED屏显示现在的心跳和血氧浓度；(3) 对采
深度学习主流开源框架 所谓工欲善其事，必先利其器。深度学习的快速发展及在工业界和学术界的迅速流行离不开3个要素：数据、硬件和框架。 深度学习框架是深度学习的工具，简单来说就是库，例如Caffe、TensorFlow等。深度学习框架的出现，降低了深度学习入门的门槛，开发者不需要进行底层的编码，可以在高
深度学习主流开源框架 所谓工欲善其事，必先利其器。深度学习的快速发展及在工业界和学术界的迅速流行离不开3个要素：数据、硬件和框架。 深度学习框架是深度学习的工具，简单来说就是库，例如Caffe、TensorFlow等。深度学习框架的出现，降低了深度学习入门的门槛，开发者不需要进行底层的编码，可以在高
1.4 优化深度学习的方法目前，深度学习在多种目标分类和识别任务中取得优于传统算法的结果，并产生大量优秀的模型，使用迁移学习方法将优秀的模型应用在其他任务中，可以达到在减少深度学习训练时间的前提下，提升分类任务性能，同时降低对训练集规模的依赖，关于迁移学习及其实例分析将在第6章进
第2章TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现Google公司不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习领域也有很好的实践和积累，其内部使用的深度学习框架TensorFlow使深度学习爱好者的学习门槛越来越低。TensorFlow作为一个用于机器智能的开源
PCA这种将数据变换为元素之间彼此不相关表示的能力是PCA的一个重要性质。它是消除数据中未知变动因素的简单表示实例。在PCA中，这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转（由 W 确定），使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴，但
年多伦多举行的一场人工智能会议上，深度学习“教父” Geoffrey Hinton 曾说过，“如果你是一名放射科医生，那么你的处境就像一只已身在悬崖边缘却毫不自知的郊狼。”他认为，深度学习非常适合读取核磁共振（MRIs）和 CT 扫描图像，因此我们应该“停止培训放射科医生”，而且在五年内，深度学习会有更大的进步。然而，时间快进到
深度学习挑战 虽然深度学习具有令人印象深刻的能力，但是一些障碍正在阻碍其广泛采用。它们包括以下内容： •技能短缺：当O'Reilly公司的调查询问是什么阻碍人们采用深度学习时，受访者的第一个反应就是缺乏熟练的员工。2018年全球人工智能人才报告表明，“全世界大约有22,000名获
的。从低级的提取边缘特征到形状（或者目标等），再到更高层的目标、目标的行为等，即底层特征组合成了高层特征，由低到高的特征表示越来越抽象。深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。 深度神经网络可以分为3类：1.前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFD
No dashboards are active for the current data set. 特地重新训练了，记下来日志目录，都是创建TensorBoard还是错误，不知道怎么回事，求解
ϵ 的整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大（使增加的噪声 ϵ 变得不显著）。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声重新参数化模型。批标准化的主要目的是改善优化，但噪声具有正则化的效果，有时没必要再使用Dropout。
虽然modelarts能够帮助我们在线上完成深度学习的模型，但是训练好的深度学习模型是怎么部署的
图都是来源于图片社交网站Flickr，共9963张图、24640个标注目标。 从2007年开始PASCAL数据集中引进了图像分割的标注和人体结构布局的标注，2010年引进了行为分类标注。从2007年开始，PASCAL数据集中使用Average Precision替换掉了ROC曲线下面的AUC（Area
图都是来源于图片社交网站Flickr，共9963张图、24640个标注目标。 从2007年开始PASCAL数据集中引进了图像分割的标注和人体结构布局的标注，2010年引进了行为分类标注。从2007年开始，PASCAL数据集中使用Average Precision替换掉了ROC曲线下面的AUC（Area
本项目利用MindSpore框架搭建YOLOv3目标检测模型，从PASCAL VOC 2012数据集中提取出的人体目标检测数据进行模型训练，得到一个人体目标检测模型。期望通过本次项目为MindSpore生态尽自己的一份绵薄之力。1.环境准备选择MindSpore版本为1.5或1.6，硬件为GPU。可以参照
路，首先需要先识别图像中是否有人体，若检测到至少1个人体，将目标最大的人体作为驾驶员，进一步识别驾驶员的属性行为，再逐步分析识别是否使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、低头等典型行为姿态。 通过分析人体行为的这项技术还可以针对出租车
素分割NASGANRe-ID3D点云（分类/分割/配准/跟踪等）人脸（识别/检测/重建等）人体姿态估计(2D/3D)人体解析场景文本检测场景文本识别超分辨率模型压缩/剪枝视频理解/行为识别人群计数深度估计6D目标姿态估计手势估计显著性检测去噪去模糊去雾特征点检测与描述视觉问答(V
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
在深度学习领域，特别是在NLP（最令人兴奋的深度学习研究领域）中，该模型的规模正在扩大。最新的gpt-3模型有1750亿个参数。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一样（好吧，不是字面意思）。深度学习的未来会更大吗？通常情况下，gpt-3是非常有说服力的，但它在过去一再表明，“成功的科
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