首页 > TAG信息列表 > 关节点
物联网安全扩展要求-（四）安全运维管理
物联网安全扩展要求 控制点 4. 安全运维管理 感知节点管理 物联网的感知点设备和网关点设备数量巨大，部署位置众多，且大量设备为无人值守设备，因此，需要由专门的人员进行定期维护。同时，对感知节点设备、网关节点设备的部署环境应有保密性管理要求，对设备入库、存储、部署、携带、维修、文件操作
文件第一节课摘录（没有上代码，就先把关节点截图下来了后续补充）Adversarial Attack on Skeleton-Based Human Action Recognition, CIASA论文笔记（附带ST-GCN简单介绍）
看论文居然没找到别人写的博客，第一次啊 那我自己来写吧=。=萌新水平 轻喷 （同步博客园和知乎 知乎markdown不支持latex公式 懒得搞了） Adversarial Attack on Skeleton-Based Human Action Recognition 基于骨架的人体动作识别的对抗攻击 ST-GCN的对抗攻击 原文：https://arxiv.org/abConvolutional Pose Machines 论文阅读
目录 一.了解CPMs二.介绍CPMs1.Introduction2.Methods2.1 姿态机（Pose Machines）2.2 卷积姿态机（Convolutional Pose Machines）使用局部图像信息定位关键点带有空间上下文信息的级联预测 2.3 卷积姿态机中的学习 3.Evaluation3.1解决梯度消失3.2端到端学习的益处3.3训练策略的实录 | 旷视研究院详解COCO2017人体姿态估计冠军论文（PPT+视频）
主讲人：王志成 | 旷视研究院研究员 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月13日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第二期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的人体姿态估计论文：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation。 基于这篇论文人体姿态估计——PBN
论文：《Does Learning Specific Features for Related Parts Help Human Pose Estimation?》 CVPR2019, Wei Tang and Ying Wu 1.主要思想： 论点： 人体姿态估计（HPE）本质上是一个同质的多任务学习问题，每个身体部位的定位都是一个不同的任务。 目前HPE方法普遍采用的是利用CNN来学习关节点 与 重（双）连通图
来源：https://blog.csdn.net/summer_dew/article/details/81557331 关节点 什么是关节点 【关节点】 删除顶点V 与 =>图不再是连通图了 => 顶点V就叫关节点 V上的所有边 【连通图】图中的任意两点，都有路可以连通例子： 将 顶点a 与 a的所有边删除 =>剩下的顶点所构成项目管理常用的几种图表
一、甘特图 在现代的项目管理里，被广泛的应用。这可能是最容易理解、最容易使用并最全面的一种。它可以让你预测时间、成本、数量及质量上的结果并回到开始。它也能帮助你考虑人力、资源、日期、项目中重复的要素和关键的部分，你还能把几张各方面的甘特图集成为一张总图。以【论文阅读】Joint Distance Maps Based Action Recognition With Convolutional Neural Networks
【论文阅读】Joint Distance Maps Based Action Recognition With Convolutional Neural Networks 这篇文章使用的是 成对关节点之间的欧拉距离来构建时空编码图，但是并没有什么理论支撑比之前使用坐标和使用CDNM特征构建的更有优势，但是可以当成一个方法的拓展。 实验方法【论文阅读】SkeletonNet Mining Deep Part Features for 3-D Action Recognition
【论文阅读】SkeletonNet Mining Deep Part Features for 3-D Action Recognition 之前的构建的时空编码图都是以直接排列关节点的坐标来构建。这种时空编码图虽然能够通过归一化来克服平移不变性（translation）和尺度不变性（scale），但是始终存在一个缺陷：就是它始终对于旋转（rotati双连通域分解
对于无向图G。若删除顶点v后G所包含的连通图增多，则称v为切割节点(cut vertex)或关节点(articulation point)。不含任何关节点的图被称为双连通图。任一无向图都都可以看做是若干个极大的双连通子图组合而成，这样的子图被称为双连通域(bi-connected component)。 下图中c就为关节