将smpl、smplh、smplx模型按不同身体部位以不同的颜色进行渲染
1 SMPL/SMPLH/SMPLX 等模型身体部位划分和骨架信息 1.1 身体部位划分 meshcapade.wiki 详细定义了SMPL、SMPLH、STAR、SMPLX、SUPR模型身体部位分割的信息,其中 SMPL、SMPLH、STAR 模型身体部位分割参考此json:https://mes…
- 深度学习
- 2024-09-30
Windows安装Detectron2流程和踩的坑
1 Windows上安装Detectron2 按以下流程安装 git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git conda create --name detectron2 python=3.9 conda activate d…
- 深度学习
- 2024-09-26
视频显著性检测模型性能排行榜
1 视频显著性检测模型性能排行榜 (Video Saliency Prediction) 地址:Revisiting Video Saliency Prediction in the Deep Learning Era 分别统计了在DHF1K、Hollywood-2、UCF Sports、DIEM、…
- 深度学习
- 2024-09-09
使用huggingface-cli下载模型
1 安装huggingface cli 使用以下命令安装HuggingFace CLI 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+。 pip install -U huggingface_hub 注意,在Wind…
- 人工智能
- 2024-09-05
基于CDLA版面分析数据集使用Yolov8进行文档版面分析实战
1 yolov8 github:https://github.com/ultralytics/ultralytics YOLOv8是一种先进的目标检测算法,它属于You Only Look Once(YOLO)系列的第八代版本。YOLO系列算法因其速度快、性能好而广受欢迎,尤其适用于实时目标检测任务…
- 目标检测
- 2024-04-30
目标检测数据集标注工具、标注原则与数据集采集原则
1 数据集标注工具 1.1 labelme github:https://github.com/labelmeai/labelme Labelme 是一个图像标注工具,允许用户对图像进行像素级别的标注,包括绘制矩形框来识别和定位图像中的对象,以及对图像进行多边形分割。Labelme 支持导出多种数据…
- 目标检测
- 2024-04-29
从模型训练的train loss和test loss分析模型训练存在的问题
在模型训练时,我们可以观察到两个明显的指标就是train loss和test loss,我们可以通过两者差异分析模型所遇到的问题,一般存在以下的情况: train loss 不断下降,test loss 不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss 趋于不变,说明…
- 深度学习
- 2024-03-26
Transformer原理
转载自Transformer原理,如侵联删 Transformer由论文Attention is All You Need提出,本文大部分内容来源于Transformer模型详解(图解最完整版),对于不理解的地方,我会加上个人注解。 1 Attention简介 1.1 Attention注意力机制 …
- Transformer
- 2024-03-20
完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
本文转载自:完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制,如侵联删 本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门。 1 从单层网络谈起 在学习RN…
- RNN
- 2024-03-14
理解Transformer
本文来自于知乎:为什么我还是无法理解Transformer的高赞回答 要理解和熟悉一个新的技术/新模型,比较好的方式是通过以下框架结构来熟悉: 为什么:一个新模型的诞生,一般是解决了现有的模型不能解决的一些问题。因此需了解该技术提出的背景和创新点。 是什么 :熟悉这个模型的内容和架构、训练过程等。 …
- Transformer
- 2024-03-12
Transformer的结构
以下内容摘自:https://transformers.run/back/transformer/,里面”原始结构“部分的内容对我自己理解Transformer结构有很大的帮助。 1 Transformer的结构 1.1 注意力层 Transformer 模型的标志就是采用了注意力层 (Attent…
- Transformer
- 2024-03-11
Seq2Seq模型和Attention机制
转载自:Seq2Seq模型和Attention机制,如侵联删 pdf: NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 1 RNN的多种结构 首先从RNN的结构说起,根据输出和输入序列不同数量RNN可以有多种…
- Transformer
- 2024-03-08