Python 使用多视图几何自我监督学习3D人体姿势

VideoCorrespondenceFlow(BMVCOral)的自我监督学习

通过语义一致性进行自我监督的单视图3D重建 | NVIDIA UC Merced ECCV 2020 引文 如果您发现此代码对您的研究有用,请引用我们的论文。 @inproceedings{umr20

支持向量机,监督学习与无监督学习的描述。

很棒的自我监督论文:自我监督学习的纸质银行

监督学习是一种机器学习类型，其中模型使用带有已知标签的数据进行训练。训练后的模型可以对新数据进行预测。

很棒的自我监督学习:精选的很棒的自我监督方法

轻轻地是一个用于自我监督学习的计算机视觉框架。 在 ,我们是热情的工程师,他们希望使深度学习更加有效。 我们希望帮助普及使用自我监督的方法来理解和过滤原始图像数据。 我们的解决方案可以在任何数据注释步

cvpods-提高研究效率; 帮助研究人员平稳地切换任务。 欢迎使用cvpods,它是用于许多计算机视觉任务的通用高效代码库:分类,分段,检测,自我监督学习,关键点和3D(分类/分段/检测/表示学习)

从二维关节位置的无监督对抗3D人体姿态对抗学习

使用Python进行监督学习 该项目使用最流行的分类技术来预测广泛的EDA之后的结果,并缺失值以及数据不平衡。 该项目包括两个部分: 第1部分-根据接收到的有关患者生物力学特征的测试结果,根据患者当前