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kinetics-skeleton-val-example.zip

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简介:
kinetics-skeleton-val-example.zip包含了从Kinetics数据集中抽取的人体关键点验证示例视频帧,适用于动作识别和姿态估计研究。 行为识别数据集kinetics-skeleton的示例文件可以用来了解具体内容格式。训练数据与验证数据的格式相同。

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  • kinetics-skeleton-val-example.zip
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    kinetics-skeleton-val-example.zip包含了从Kinetics数据集中抽取的人体关键点验证示例视频帧,适用于动作识别和姿态估计研究。 行为识别数据集kinetics-skeleton的示例文件可以用来了解具体内容格式。训练数据与验证数据的格式相同。
  • Kinetics-Skeleton Kinetics Train Kinetics Train.z01
    优质
    Kinetics-Skeleton Kinetics Train是一系列用于动作识别和姿态估计的数据集与训练模型文件,涵盖广泛的人体运动数据。 kinetics-skeleton训练集太大了,需要拆分成十个部分进行上传。
  • Kinetics-Skeleton Kinetics Train Kinetics Train Z07
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    Kinetics-Skeleton Kinetics Train Z07是一款基于动态骨骼技术开发的先进动画训练工具,专为提升角色动作流畅性和自然度而设计。 kinetics-skeleton训练集太大了,需要拆分成十个部分上传。
  • Silvaco Example.zip
    优质
    Silvaco Example.zip 是一个包含Silvaco软件使用示例和教程的压缩文件,适用于电子设计自动化(EDA)领域内的用户参考学习。 Silvaco TCAD 是一个很好的例子,涵盖了常用的各种模型,并提供了详细的注释和用法指导。内容图文并茂,便于理解和学习。
  • kinetics-skeleton.zip
    优质
    Kinetics-Skeleton 是一个包含人类动作关键点数据集的资源包,适用于视频理解与分析研究。包含超过300种不同动作的关键点信息,助力深度学习模型训练。 在人体行为识别领域使用open-mmlab/mmskeleton中的kinetics-skeleton数据集时,该数据集中包含了用于训练的文件kinetics_train_label.json以及用于验证的文件kinetics_val_label.json。此外,还有生成各个视频对应的json文件。
  • Kinetics-I3D-PyTorch
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    Kinetics-I3D-PyTorch 是一个基于PyTorch框架实现的Kinetics-I3D模型库,用于视频理解和动作识别研究。 在Kinetics Pytorch上训练的I3D模型仓库通过Pytorch实现了I3D网络,并从张量流转换了预训练的模型权重。样例代码可以将tensorflow模型转换为pytorch,使用命令`./convert.sh`执行此操作。您可以评估样品,使用脚本`multi-evaluate.py`进行评估。与原始模型略有不同的是,您可以在out目录中比较原始模型(imagenet_joint.txt)和PyTorch模型的输出结果。
  • fabric-java-sdk-example.zip
    优质
    fabric-java-sdk-example.zip 是一个包含示例代码和资源的压缩文件包,用于展示如何使用Hyperledger Fabric Java SDK开发区块链应用程序。 实现了基于fabric-java-sdk的一些常用功能,包括通道的创建、合约的安装与实例化、以及合约的升级和触发查询等功能,并且在fabric-ca中完成了用户的注册等一系列操作。
  • spring-cloud-nacos-example.zip
    优质
    此压缩包包含Spring Cloud与Nacos配置管理及服务发现组件的示例代码,适用于学习如何在微服务架构中集成和使用Nacos。 《SpringCloud与Nacos深度整合实战指南》 在微服务架构中,Spring Cloud以其强大的功能和易用性成为许多开发者构建分布式系统的选择之一。而阿里巴巴开源的Nacos作为一款出色的服务发现与配置管理工具,在Spring Cloud生态系统中占据重要位置。本段落将深入探讨如何高效地集成Spring Cloud与Nacos,并通过具体项目实例——springcloud-nacos-demo,解析这一过程中的关键知识点。 一、SpringCloud简介 Spring Cloud是基于Spring Boot实现的云应用开发平台,它为开发者提供了在分布式系统(包括配置管理、服务发现、断路器等)中快速构建一些常见模式的能力。 二、Nacos介绍 Nacos是一款由阿里巴巴开源的服务注册与发现工具,其核心功能涵盖动态配置管理和健康检查等。设计初衷是为了支持现代应用架构中的“以服务为中心”的理念,并提供简单易用的API和服务治理方案。 三、整合流程 1. 添加依赖:在`pom.xml`文件中引入Spring Cloud对Nacos的支持包,包括启动器和相关模块,确保项目能够正确识别并使用Nacos的功能。 2. 配置Nacos服务器:需要设置应用连接到指定的Nacos服务端地址、端口及命名空间等信息。通常在配置文件如`application.yml`或`bootstrap.yml`中完成这些设定。 3. 启用服务发现功能:通过添加注解来激活Spring Cloud和Nacos的服务发现机制,确保应用程序能够自动注册并发现其他微服务实例。 4. 配置服务提供者与消费者:在每个组件内配置相应的逻辑以实现基于Nacos的健康检查、负载均衡等功能。 四、实战演示 springcloud-naos-demo项目展示了如何将Spring Cloud和Nacos结合起来工作,包括它们各自的目录结构以及关键文件如pom.xml中的依赖项定义等。通过分析这些内容可以了解项目的整体架构及配置方式。 五、动态配置管理 除了服务发现外,利用Nacos的特性还可以实现应用配置在运行时进行更新而不需重启程序,这大大提高了系统的灵活性和可维护性。 六、监控与健康检查 借助于集成到Nacos中的健康监测功能,Spring Cloud应用程序能够获取微服务体系内各个实例的状态信息并作出相应的故障隔离或恢复措施。 综上所述,通过springcloud-naos-demo项目可以详细了解如何在实际开发中应用Spring Cloud和Nacos的结合技术栈,并掌握服务发现、配置管理和监控等核心技能。
  • Skeleton-Based Dataset.txt
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    Skeleton-Based Dataset.txt 是一个基于人体骨骼关键点的数据集文件,通常包含运动捕捉数据或姿态识别信息,用于计算机视觉和机器学习研究。 里面包含kinetic-skeketon和NTU RGB-D两个数据集,每个数据集中都有train_data.npy、train_label.pkl、val_data.npy和val_label.pkl文件。
  • 示例-Kinetics-Skeleton.zip
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    这个文件包含了一个关于动作识别的数据集Kinetics的骨架数据版本,适用于研究和开发基于深度学习的动作理解模型。 在训练st_gcn模型时,需要运行kinetics_gendata.py生成训练数据。以下是kinetics_gendata.py输入文件格式的示例。