MindPose 是一个开源的基于 MindSpore 的姿态估计工具箱。它收集了一系列经典和 SoTA 视觉模型，例如 HRNet，以及它们的预训练权重和训练策略。
主要特点
- 便于使用。MindPose 将视觉框架分解为各种可配置的组件。使用 MindPose 可以轻松自定义你的数据管道、模型和学习管道：
>>> import mindpose
# 创建模型
>>> network = mindpose . create_network ( backbone_name = 'resnet50' , head_name = "simple_baseline_head" )
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最先进的。MindPose 提供了各种基于 CNN 和 Transformer 的视觉模型。他们提供预训练的权重和性能报告，以帮助用户选择和重用正确的模型。
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灵活性和效率。MindPose 建立在 MindSpore 之上，MindSpore 是一个高效的 DL 框架，可以在不同的硬件平台（GPU/CPU/Ascend）上运行。它支持高效的图形模式和灵活的拼写模式。
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目标 在本章中 我们将学习利用calib3d模块在图像中创建一些3D效果。 基础 这将是一小部分。在上一次相机校准的会话中，你发现了相机矩阵，失真系数等。给定图案图像，我们可以利用以上信息来计算其姿势或物体在空间中的位置，例如其旋转方式， 对于平面物体，我们可以假设Z = 0，这样，问题就变成了如何将相机放置在空间中以查看图案图像。 因此，如果我们知道对象在空间中的位置，则可以在其中绘制一些2D图
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目标 在这个部分，我们将学习利用 calib3d 模块在图像中创建一些3D效果。 基础知识 这将是一个小的章节。在上一次相机校准的过程中，您已经找到相机矩阵，失真系数等等。给定一个模式图像，我们可以利用上面的信息来计算它的姿态，或者物体在空间中的位置如何旋转，它是如何移动的等等。对于一个平面物体，我们可以假设 Z = 0，这样现在问题就变成了如何将相机放置在空间中来观看我们的图案图像。所以，如果我
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ValueError：值太多，无法解包 根据文件： Python:cv2.solvepnpransac（objectPoints,imagePoints,cameraMatrix,distcoeffs[,rvec[,tvec[,useextrinsicguess[,iterationscount[,reprojectionerror[,mininlierscount[,inliers[,flags
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问题内容： 关闭。 此问题不符合堆栈溢出准则。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？ 更新问题，使其成为Stack Overflow的主题。 去年关闭。 改善这个问题 我有一个大数据集，每行包含3个属性：A，B，C 列A：可以采用值1、2和0。列B和C：可以采用任何值。 我想使用直方图对P（A = 2 | B，C）进行密度估计，并使用python绘制结果。 我不需要执行此操作的代码，我可以尝试自己
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translated_page: https://github.com/PX4/Devguide/blob/master/en/advanced/switching_state_estimators.md translated_sha: 95b39d747851dd01c1fe5d36b24e59ec865e323e 切换状态估计器 本文主要介绍PX4中有哪些可用的状态估计器以及用户该如何在不同的
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回溯（最近调用的最后一次）： 文件“”，第1行，在runfile('/experient.py',wdir='/tensorflow')中 文件“C:\users\hp\anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”，第710行，在runfile execfile（文件名，命名空间）中 文件“C:\users\hp\a