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Self-Correction-Human-Parsing: 即插即用的人类解析表示提取器

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简介：
本文介绍了一种名为Self-Correction-Human-Parsing的方法，该方法旨在开发一种高效的即插即用人类解析表示提取器。通过自我校正机制优化模型精度，适用于多种应用场景。 人工解析的自我校正 我们的解决方案在第三项LIP挑战的所有人工解析轨道（包括单个、多个及视频）中均排名第一！ 特征： - 提供了开箱即用的人类解析提取器，适用于其他下游应用程序。 - 预训练模型基于三个流行的单人人类解析数据集。 - 包含用于训练和验证的代码。 - 支持多人和视频人的解析任务，并提供简单而有效的扩展方法。 要求： ``` conda env create -f environment.yaml conda activate schp pip install -r requirements.txt ``` 最简单的入门方式是使用我们预训练好的SCHP模型在您自己的图像上提取人工解析表示。 我们提供了三个流行数据集上的最新版本，这些数据集具有不同的标签系统，您可以根据自身任务需求选择最合适的数据集。 LIP验证费用：59.36

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  • Self-Correction-Human-Parsing: 即插即用的人类解析表示提取器
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    本文介绍了一种名为Self-Correction-Human-Parsing的方法，该方法旨在开发一种高效的即插即用人类解析表示提取器。通过自我校正机制优化模型精度，适用于多种应用场景。 人工解析的自我校正 我们的解决方案在第三项LIP挑战的所有人工解析轨道（包括单个、多个及视频）中均排名第一！ 特征： - 提供了开箱即用的人类解析提取器，适用于其他下游应用程序。 - 预训练模型基于三个流行的单人人类解析数据集。 - 包含用于训练和验证的代码。 - 支持多人和视频人的解析任务，并提供简单而有效的扩展方法。 要求： ``` conda env create -f environment.yaml conda activate schp pip install -r requirements.txt ``` 最简单的入门方式是使用我们预训练好的SCHP模型在您自己的图像上提取人工解析表示。 我们提供了三个流行数据集上的最新版本，这些数据集具有不同的标签系统，您可以根据自身任务需求选择最合适的数据集。 LIP验证费用：59.36
     
  • 层次化人体解析 Hierarchical Human Parsing
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    《层次化人体解析》是一部专注于人类图像分析的技术研究著作，通过构建多层次模型来精确识别与分割人体部位，广泛应用于计算机视觉领域。 具有类型化部分关系推理的分层人工分析（CVPR2020）介绍描述了该算法。环境与安装：此存储库是在Python 3.6、CUDA-10.0 和 PyTorch-1.2.0 下开发的。所需的软件包可以通过以下方式安装： ``` pip install -r requirements.txt ``` 回购结构如下所示： ``` $HierarchicalHumanParsing ├── checkpoints │ ├── init ├── dataset │ ├── list └── doc, inplace_abn, modules, network, utils等目录。 ``` 运行代码：使用以下命令来执行评估： ```python evaluate_pascal.py``` 引文： 如果您认为此代码有用，请引用如下BibTeX格式进行相关工作： @InProceedings{Wang_2020_CVPR, author = {Wang, ...}, title = {...} }
     
  • 即插即用监控器
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    即插即用监控器是一款易于安装和使用的安全监控设备。用户无需复杂设置即可快速启动，适用于家庭、店铺等多种场景，保障您的财产安全。 即插即用监视器和显卡驱动程序通常可以通过Ghost自动安装。
     
  • 通用即插即用监控器_6.1.7600.16385.zip
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    这段内容看起来像是一个软件或工具的下载文件。它可能是一个版本为6.1.7600.16385的通用即插即用（UPnP）监控器，用于检测和管理网络中的设备和服务。请根据实际需求进一步验证和使用该文件。 通用即插即用监视器_6.1.7600.16385.zip 是一个非常实用的工具，能够帮助提升电脑的使用效率。
     
  • 字模提取器软件V2.2版，下载即用
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    字模提取器软件V2.2版是一款便捷实用的字体处理工具，用户可直接下载安装使用，无需额外配置。该版本优化了多项功能，提高了字模提取效率和准确性，适用于设计师、程序员及文字爱好者等群体。 在嵌入式系统开发领域，尤其是涉及图形界面显示的项目中，字模提取器是不可或缺的重要工具之一。本段落将详细介绍“字模提取器软件V2.2”，并探讨它如何帮助开发者更高效地处理单片机和嵌入式系统的字模。 首先需要理解的是，字模是指特定字体下字符的像素表示形式，并通常以二进制数组的形式存储在程序中。由于单片机或嵌入式设备内存有限且计算能力受限，动态渲染文字变得不切实际。因此，在这些系统上展示文本信息时，预先生成并使用对应的字模数据是必要的。 “字模提取器软件V2.2”提供了一个直观友好的用户界面，使开发者能够轻松地完成从字体文件中抽取所需字符的像素表示，并将其转换为程序可以使用的格式。该版本支持自定义设置字模大小的功能，使得开发人员可以根据硬件的具体需求调整生成的字模尺寸。 此外，“字模提取器软件V2.2”还提供对C51和A51编程语言的支持，这两种语言广泛应用于8051系列单片机中。这意味着开发者可以轻松将提取出的字模数据直接嵌入到程序代码中，简化了开发流程并提高了效率。 在实际应用案例中，“字模提取器软件V2.2”特别适用于与12864液晶显示屏配合使用的情况。这类显示器因其低功耗和较高分辨率的特点，在许多项目中被广泛采用。“字模提取器软件V2.2”的功能使得生成适合该类屏幕显示规格的字模变得简单快速，确保了文字信息在屏幕上清晰可读。 总的来说，“字模提取器软件V2.2”通过其便捷的操作界面、灵活的功能设置和对常用编程语言的支持，在提高嵌入式系统开发效率方面发挥了重要作用。对于那些从事单片机及类似项目的工程师来说，它无疑是一个值得信赖的助手工具。
     
  • 即时解锁小工具，即开即用
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    即时解锁小工具是一款便捷的应用程序，提供一系列实用功能，用户无需安装即可直接使用，满足日常需求。 双击打开程序，在后台运行。电脑不会自动锁屏，操作简单，适合堡垒机使用。
     
  • 即插即用的随身WiFi直连模块
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    即插即用的随身WiFi直连模块是一种便捷的无线网络解决方案，无需复杂设置即可快速建立稳定连接，适用于移动设备和各种场景需求。 随身WiFi直连模块是一种便于用户在移动设备上快速连接WiFi网络的技术，尤其适用于旅行、出差等场景。这种模块通常内置了特定的软件或固件，使得用户无需复杂的配置过程即可实现与WiFi热点的快速连接。 我们关注的是一个名为“飞哥WIFI一键Tiny脚本（再也不改版）”的文件，这可能是实现随身WiFi直连功能的一个简化工具。百度直连模块可能是指该模块与百度公司的一项服务进行了集成，使得用户可以通过百度的相关平台或应用来管理他们的随身WiFi设备。例如，通过百度地图提供附近的WiFi热点信息，并利用百度云存储同步和管理用户的网络设置。 在实际操作中，“飞哥WIFI一键Tiny脚本”可能包含了一系列自动化脚本，用于安装、配置以及更新随身WiFi设备的固件。这简化了用户操作，只需要一键执行即可完成原本繁琐的设置步骤。具体来说： 1. **固件升级**：自动检查并下载最新的WiFi模块固件。 2. **安全配置**：自动配置WiFi热点的安全加密方式，如WPA2。 3. **网络连接**：设定设备自动连接已知的WiFi网络或创建新的热点供其他设备使用。 4. **性能优化**：调整WiFi模块的发射功率和频道选择以获得更好的信号覆盖与速度。 5. **日志记录与故障排查**：脚本可能包含日志功能，帮助用户在遇到问题时进行排查。 6. **用户体验**：集成百度服务意味着用户可以使用百度账号登录并实现个性化设置及数据同步。 7. **兼容性**：确保脚本能够支持各种品牌和型号的随身WiFi设备。 使用该脚本前，需确认设备满足必要的硬件与系统要求，并理解可能存在的风险。由于涉及网络连接和个人信息保护，在享受便利的同时也应注意网络安全。
     
  • 酷Q机器人（即可使用）
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    酷Q机器人是一款专为QQ设计的强大插件，支持自定义命令和功能扩展，让用户在聊天中体验智能化服务。 酷Q机器人可以直接使用。
     
  • Matlab去噪代码-Plug-and-Play-Priors: 即插即用
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    本项目提供基于Matlab实现的去噪算法代码，采用即插即用先验模型，方便用户快速应用先进图像处理技术。 该MATLAB代码被用于NavchetanAwasthi、SandeepKumarKalva、ManojitPramanik及PhaneendraK.Yalavarthy的研究中，题目为“通过减少噪声数据来改善光声层析成像的尺寸减小的即插即用先验”。实验中的原始测量数据可按需提供。若发现任何错误或需要帮助，请联系相关人员。 以下是MATLAB代码的相关信息： - 用于生成数据和进行电视处理的代码可以在相应网站上找到。 - MATLAB实现文件包括：Generating_All_phantom_data_Results.m、all_comparisons.m 和 perform_tv_denoising.m - 补充文件为：compute_total_variation。