ICCV 2017

当前话题为您枚举了最新的ICCV 2017。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

ICCV 2017年光偏振高度估计的Matlab实现
我们提供了ICCV 2017年论文《用于光偏振高度估计的线性微分约束》的Matlab代码实现。此代码支持多种调用方式,根据选项结构选择优化约束条件。使用该代码可以推导出天顶角θ,并生成估计的高度图。详细功能包括光源方向、蒙版处理以及非偏振强度图像的应用。
PyraNet用于人体姿势估计的金字塔特征学习代码(ICCV2017)
提供了ICCV 2017年会上关于PyraNet用于人体姿势估计的培训和测试Matlab代码。感谢杨伟、李爽、欧阳万里、李洪生和王小刚的贡献。安装依赖项:luarocks install hdf5、luarocks install matio、luarocks install optnet(可选)、luarocks install nccl(建议用于多GPU训练)。确保在使用多GPU训练时设置LD_LIBRARY_PATH以指向libnccl.so文件。数据集准备:创建符号链接指向MPII数据集的图像目录:ln -s PATH_TO_MPII_IMAGES_DIR data/mpii/images;创建符号链接指向LSP数据集的图像目录:ln -s PATH_TO_LSP_DIR data。
Matlab Code for Spatial-Temporal Pooling Networks-Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification(ICCV 2017)
This repository provides the Matlab code for Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for video-based person re-identification as presented in the paper 'Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification' (ICCV 2017). If you use this code, please cite the following paper: @inproceedings{shuangjiejointly, title={Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification}, author={Shuangjie Xu, Yu Cheng, Kang Gu, Yang, Shiyu Chang and Pan Zhou}, booktitle={ICCV}, year={2017} } Dependencies: The following libraries are required: nn, nnx, optim, cunn, cutorch, image, rnn, and inn. Ensure that you have Nvidia GPU support with CUDA enabled. Data Preparation: Download and extract the dataset, then navigate to the data/ directory. The dataset is stored under data/iLIDS-VID. Modify and run the script data/computeOpticalFlow.m in Matlab to generate the optical flow features.
Entropy Method Matlab Code-Real-Time Repetition Counting Implementation for ICCV Paper
熵值法MATLAB代码 - ICCV论文实时重复计数的实施代码 介绍了由Ofir Levy和Lior Wolf(特拉维夫大学)在ICCV2015论文中提出的实时重复计数方法的MATLAB实现。此方法用于实时检测并计数各种类型的重复运动。 代码和数据 更新的代码和数据位于以下链接中。请勿在此仓库中使用该代码。 先决条件 Python 2.7(虽然尚未测试,但也可与Python 3.x兼容) 必需的Python库:cPickle,gzip,numpy,scipy,cv2 可选:如果希望重新训练CNN,使用MATLAB。 运行步骤 从网络摄像头实时计数:确保网络摄像头连接,进入$ROOT/live_count文件夹并运行: python python live_rep.py 或者,从文件流式传输视频文件: python python live_rep.py -i \"文件名\" 你可以尝试输入我们捕获的直播视频,位于$ROOT/data/cam文件夹。举例: python python live_rep.py -i \"$ROOT/data/cam/sample_video.mp4\" 注意事项 $ROOT:表示此存储库的根文件夹。 更多详细信息,请参考原论文。
2017 年盖纳报告
商业智能和分析平台市场正从以 IT 为主的报告向以业务为主的现代化分析转变。数据和分析领域的领导者面临着无数的选择:既有填补功能差距并进行创新的传统商业智能供应商,也有持续执行颠覆性创新的企业。
PB2017 优化方案
PB2017 优化方案分享 去除联网使用限制和标题栏试用提示,提升使用体验。
〖解读〗-matlab教程2017年
〖解读〗通过在命令窗口按下【Enter】键来执行命令。 Matlab使用的运算符(例如+、-、^等)是各种计算程序中常见的。计算结果中的“ans”是英文“answer”的缩写,表示“运算答案”。ans是Matlab预定义的一个变量。 * Matlab语言的应用 * 1-2-2命令窗口的操作
bookmarks_2017_12_7
bookmarks_2017_12_7.html,记录工作、学习各方面内容,持续更新中。
Spark 2017 运行指令速查指南
Spark 2017 运行指令速查指南 涵盖 Spark 三种运行模式 (local, standalone, yarn) 的常用指令示例,帮助您快速上手并高效运行 Spark 任务。 Local 模式 运行 Spark shell: ./bin/spark-shell 提交 Spark 应用: ./bin/spark-submit --class --master local[N] Standalone 模式 启动集群: ./sbin/start-all.sh 提交 Spark 应用: ./bin/spark-submit --class --master spark://:7077 Yarn 模式 提交 Spark 应用: ./bin/spark-submit --class --master yarn --deploy-mode 更多资源 深入学习 Spark,请访问 https://github.com/huangyueranbbc 获取更多示例和教程。
国家行业分类标准SQL 2017
2017年国民经济行业分类SQL语句,包含行业说明信息。