加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 鹰潭站长网 (https://www.0701zz.cn/)- 图像处理、低代码、云通信、数据工具、物联设备!
当前位置: 首页 > 站长资讯 > 外闻 > 正文

中国数据中心行业2020年大事件盘点

发布时间:2021-01-30 11:15:55 所属栏目:外闻 来源:互联网
导读:Go 非常适用于小型的 Web 应用程序开发、API 和 Web 服务器等。此外,它还包括一些功能,如类C语言、内存管理、高性能和现代数据结构支持。 我们还可以使用它进行系统和网络编程、大数据、机器学习、音频和视频编辑等。 Go 优势: 快 易学 良好缩放 全面的编

Go 非常适用于小型的 Web 应用程序开发、API 和 Web 服务器等。此外,它还包括一些功能,如类C语言、内存管理、高性能和现代数据结构支持。

我们还可以使用它进行系统和网络编程、大数据、机器学习、音频和视频编辑等。

Go 优势:

  • 易学
  • 良好缩放
  • 全面的编程工具

一些趋势和报告显示,Go的流行趋势有所下降,但是多年来Go一直很坚挺,有机会重新崛起。

6.Solidity
 

构建动作映射和手势识别模块

该模块对于将人体姿态估计模块检测到的 6 个关节点动作转换为更具意义的输入至关重要。这包括三种直接的动作映射:

  • 飞行时的身体转动:用于控制 Griffin 飞行时的方向。身体转动可以通过横轴和左右手肘向量之间的夹角进行计算(下图上)。在飞行时,两只翅膀基于这一转动角度同步移动。选择手肘而不是手腕是为了最大化可见度,因为手腕经常会掉出摄像头视角或被其他身体部位遮挡住。
  • 站立时的翅膀旋转:这纯粹是出于美观,为了让游戏更具趣味性,给人一种站立的时候可以单独控制每个翅膀的印象。这通过横轴与肩膀 - 手肘向量之间的夹角进行计算(下图下)。最终的翅膀旋转角度会添加 15 度,以加大翅膀的动作,毕竟人长时间举高胳膊会很累。

使用 Amazon SageMaker JumpStart 构建目标检测模型

解决该问题的一种方式是添加一个辅助 AI 模型,用目标检测模块来提供人体边界框,这样就可以排除掉在边界框以外检测到的人体关节点了。此外,这些边界框还可以帮助在一堆人中识别主要玩家,距离摄像头最近的人应该是主要玩家。

在之前的项目中,我手动训练过 SSDMobileNetV2 目标检测模型。这次我选择使用 Amazon SageMaker JumpStart,只需一键操作就可以从 TensorFlowHub 和 PyTorchHub 部署 AI 模型。这里有 150 多个可选的模型,其中就有经过完全预训练的 SSDMobileNetV2。


(编辑:鹰潭站长网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

    热点阅读