CVPR 2020

当前话题为您枚举了最新的 CVPR 2020。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。

ar模型matlab代码-zero_shot_hoi通过零镜头学习发现人类与新颖物体的互动,CVPR,2020年
ar模型matlab代码CVPR,2020年实施“通过零射学习发现人类与新对象的互动”。绍兴更新。入门先决条件带有Python≥3.6Linux或macOS ≥1.4,与PyTorch安装相匹配的手电筒。中列出的其他软件包安装请按照的指示先安装detectron2。通过pip install -r requirements.txt或conda install --file requirements.txt安装其他依赖项通过cd datasets; sh prepare_data.sh下载并准备cd datasets; sh prepare_data.sh 。数据集和数据集。如果已经拥有,请注释掉其中的相应行,并使用中的自定义路径对数据集路径进行硬编码。 HICO-DET和VCOCO数据集的COCO格式注释。语义嵌入。预训练模型的演示推理在HICO-DET数据集或V-COCO数据集上下载我们的预训练模型。注意:HICO-DET数据集允许116个动作(“ no_interaction”除外),而
中国机场列表(2020)
这份列表包含截至2020年底中国大陆地区的机场信息,包括机场代码、名称、所在省份及城市。 | 机场代码 | 机场名称 | 省份 | 城市 ||---|---|---|---|| PEK | 北京首都国际机场 | 北京市 | 北京市 || PVG | 上海浦东国际机场 | 上海市 | 上海市 || CAN | 广州白云国际机场 | 广东省 | 广州市 || ... | ... | ... | ... | (注:此处仅为示例,完整列表请参考相关数据源。)
ERstudio2020版
ERstudio2020版。将patch.exe放到安装目录,断网,然后依次点击patch和license进行操作。
APMCM 问题集 2020
APMCM 问题集 2020
基于CVPR'18的LSTM姿态机代码及安装回购
该MATLAB代码先保存并运行了LSTM姿态机,这是CVPR'18中的一项研究。回购包括该论文的源代码,作者包括罗岳、王周霞等。代码已在64位Linux(Ubuntu 14.04 LTS)上测试,并要求安装MATLAB(R2015a)和至少2.4.8版本的OpenCV。使用了CUDA8.0 + cuDNNv5在GTX TitanX上测试通过。
MATLAB中PoseTrack-CVPR2017的边缘检测源代码
PoseTrack-CVPR2017提供了用于联合多人姿势估计和跟踪的MATLAB源代码。作者包括乌马尔·伊克巴尔(Umar Iqbal)、安东·米兰(Anton Milan)和尤尔根·加尔(Jurgen Gall)。该代码已在带有MATLAB(2016a)的Ubuntu 16.04(64位)上进行了测试。安装需要C++11、CUDA >= 7.5、MATLAB、HDF5 1.8和CMake。详细的安装说明可以在项目的GitHub存储库中找到。
Matlab2020b安装
百度网盘中已提供安装包和安装步骤,可直接下载使用。如有疑问,可随时评论咨询。
2020年最新骨灰字典
骨灰字典是记录个体遗体最后处理的文献,包含详细的处理方式及其影响。
Matlab代码示例-NutrientUptakeCaseyandFollows,2020
Casey, JR和Follows, MJ在2020年的研究中提供了一个灵活且易于使用的Matlab代码,用于微生物在养分限制条件下的稳态模型。他们应用这一模型于大肠杆菌K12 BW25113,探索了在葡萄糖限制与充足条件下的生长模式。该代码基于最新的大肠杆菌K12 MG1566基因组规模代谢模型(iML1515),能计算多种关键参数,如n、n max、S、Sl lb、S ub、v max G、v D、μ max等。该代码在Matlab 2019b下运行无误。如果您有兴趣将此模型应用于其他微生物或不同的运输过程,请访问GitHub仓库https://github.com/jrcasey/NutrientUptake获取更多信息。
MATLAB Classifier for PhysioNet Challenge 2020
二抽取代码MATLAB面向PhysioNet / CinC Challenge 2020的示例预测代码包含两个主要脚本来训练模型和对数据进行分类:train_model.m训练模型,您需要将模型代码添加到train_12ECG_model函数。此脚本执行所有文件的输入和输出,请勿编辑。driver.m是分类器,从train_model调用输出并执行文件输入输出,请勿编辑。请检查这些文件中的代码以获取输入输出格式。要创建和保存模型,编辑train_12ECG_classifier.m脚本,注意不要更改函数的输入参数或添加输出参数。所需模型和参数应保存在单独的文件中。示例中附加脚本get_12ECG_features.m用于提取特征。运行分类器需编辑run_12ECG_classifier.m脚本,该脚本以单个记录作为输入并输出预测结果。