消息！ 2020年8月： 发布了！ 更强大的追踪！ 包括全身（脸，手，脚）要点！ 现在可用。 2019年12月：AlphaPose 发布了！ 较小的型号，更高的精度！ 2019年4月：发布的AlphaPose！ 在COCO验证集上，它以23 fps的速度运行。 2019年2月： 集成到现在AlphaPose！ 2018年12月：了PoseFlow的！ 3倍更快，支持姿态跟踪结果可视化！ 2018年9月： 发布了！ 它在COCO验证集上以20 fps的速度运行（平均每张图像4.6人），并达到71 mAP！ AlphaPose 是一种精确的多人姿势估计器，它是第一个开源系统，在COCO数据集上达到70+ mAP（75 mAP），在MPII数据集上达到80+ mAP（82.1 mAP）。 为了在帧中匹配与同一个人相对应的姿势，我们还提供了一种称为Pose Flow的高效在线姿势跟踪

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MNE实时 这是用于使用MNE实时分析MEG / EEG数据的存储库。 该文档可以在这里找到： 依存关系 安装 我们建议使用Anaconda Python发行版。 我们要求您使用Python3。您可以选择通过pip实时安装mne。 除了numpy和scipy （标准的Anaconda安装中包括）之外，您还需要使用pip工具安装最新版本的MNE ： $ pip install -U mne 然后安装mne-realtime ： $ pip install https://api.github.com/repos/mne-tools/mne-realtime/zipball/master 如果要更新的mne-realtime版本可用，这些pip命令也可以使用。 如果您在计算机上没有管理员特权，请对pip使用--user标志。 快速开始 info = mne . io . read_i

StereoNet：在pytorch中对实时边缘感知深度预测模型进行指导的分层优化。 ECCV2018 ActiveStereoNet：主动立体声系统的端到端自我监督学习ECCV2018口语 如果您想就StereoNet与我交流，请随时与我联系。 我的电子邮件： 我的模型结果 现在，通过端到端训练，我的模型的速度可以在540 * 960 img上达到25 FPS，在场景流数据集上，最佳结果是1.87 EPE_all（使用16X多个模型），1.95 EPE_all（使用16X单个模型）。 以下是侧面输出和预测示例 火车例子 测试例 在titan xp gpu上超过100FPS KITTI20

Digital computers have revolutionized computation and transformed how computers are used to control systems in real life, giving birth to real-time systems. Furthermore, massive developments in the communications domain have made it possible for real-time systems to perform coordinated actions over communication interfaces, resulting in the evolution of distributed real-time systems.Real-Time and Distributed Real-Time Systems: Theory and Applications presents a variety of techniques to design, analyze, implement, verify, and validate such systems. The book begins by introducing the basic principles of real-time and distributed real-time systems and then:  ,解压密码 share.weimo.info