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文章/答案/技术大牛

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来自专栏计算机视觉理论及其实现
Robust Real-Time Face Detection
我们构建了一个正面人脸检测系统，实现了与已发表的最佳结果相当的检测和假正性率。该人脸检测系统与以前的方法最明显的区别在于它能够非常快速地检测人脸。在传统的700mhz Intel Pentium III上，人脸以每秒15帧的速度在384×288像素的图像上运行。在其他人脸检测系统中，辅助信息，如视频序列中的图像差异，或彩色图像中的像素颜色，都被用来实现高帧率。我们的系统实现了高帧率的工作，只有在一个单一的灰度图像中的信息。这些替代的信息来源也可以与我们的系统集成，以实现更高的帧速率。
1K20编辑于 2022-09-04
StarRocks 4.0：Real-Time Intelligence on Lakehouse
在新的 AI 时代，模型训练推理与 AI Agent 构建对数据平台提出新挑战；数据新鲜度要求更实时，查询延时与并发要求更高、数据处理效率与性价比要求更高，StarRocks 4.x 大版本将以 Real-Time 展望未来StarRocks 4.0 是 Real-Time Intelligent on Lakehouse 的新起点，StarRocks 4.x 系列版本将继续深化核心能力，打造 Agent-ready
51610编辑于 2025-10-28
来自专栏陶陶计算机
YOLO: Real-Time Object Detection 遇到的问题
YOLO: Real-Time Object Detection 官方介绍的方法安装好了yolo之后，然后使用命令： .
40520编辑于 2022-05-12
来自专栏深度学习与计算机视觉
MOT：Towards Real-Time Multi-Object Tracking
简介 Towards Real-Time Multi-Object Tracking是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的MOT 而《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》中将detection model和embedding model整合为一个模型，即Joint Detection and Embedding (JDE) model，所以我们用JDE作为《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》的简称。《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》原理 contributions JDE核心思想是一种联合检测和嵌入向量的模型，即Joint Detection
86420发布于 2021-11-17
来自专栏人人都是极客
Real-Time进程会导致系统lockup吗
Linux kernel支持两种实时(real-time)调度策略(scheduling policy)：SCHED_FIFO和SCHED_RR，无论是哪一种，实时进程的优先级范围[0~99]都高于普通进程 Real-time Throttling支持cgroup，详见https://www.kernel.org/doc/Documentation/scheduler/sched-rt-group.txt
69210编辑于 2024-01-25
来自专栏PingCAP的专栏
TiDB 4.0: The Leading Real-Time HTAP Database is Ready for Cloud
Real-Time HTAP 我们一直有一个愿望，当用户在使用 TiDB 的时候，并不需要太关注自己的业务到底是 OLTP 类型的，还是 OLAP 类型的（因为很多时候，用户自己其实也并不能很好的对业务进行区分这个愿望，在 TiDB 4.0 终于得到了实现，我们提供了一套 Real-Time 的 Hybrid Transaction/Analytical Processing (HTAP) 架构解决方案： [ Serverless 在 TiDB 4.0，我们不光在 Cloud 上面支持了 Real-Time HTAP，也引入了弹性调度系统，真正的让 TiDB 在 Cloud 上面变成了一个 Serverless
82311发布于 2020-06-06
来自专栏深度学习与计算机视觉
MOT：Towards Real-Time Multi-Object Tracking
简介《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的而《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》中将detection model和embedding model整合为一个模型，即Joint Detection and Embedding (JDE) model，所以我们用JDE作为《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》的简称。《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》原理 contributions ?
2.5K20发布于 2020-04-08
来自专栏ADAS性能优化
Real-time Linux kernel patch set with Thomas Gleixner
Real-Time researchers set out to transform Linux into a Real-Time Operatingsystem and followed different Real-Time Linux 项目从来没有把这些狭窄和专门的应用程序领域作为目标。这些公司应该认真考虑支持 Real-Time 项目的资金。 JP：历史问题之一是，Real-Time 并没有一个与之相关的社区；过去五年发生了什么变化？ JP：一旦上游接受了这些补丁，Real-Time Stable 团队会做什么？
1.9K20编辑于 2022-05-13
来自专栏机器学习、深度学习
人脸检测--FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy
FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy 人脸检测已经研究了很多年，有很多算法。
1.3K100发布于 2018-01-03
来自专栏云深之无迹
Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking（论文）
每天好论文太多了，我决定开个标签来放论文。要是有侵权什么的，请踢我一脚，我赶紧删除。
82710发布于 2021-10-20
来自专栏机器学习、深度学习
犯罪分子检测--Eye in the Sky: Real-time DDS for Violent Individuals
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/81481498 Eye in the Sky: Real-time Drone Surveillance 无人采集图像，传输到云端GPU处理 The images recorded by the drone are transferred to the Amazon cloud to achieve real-time
1.3K30发布于 2019-05-28
来自专栏机器学习、深度学习
目标检测-- DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling
DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling ICCV2017 An easily extendedTheanobased
1.4K70发布于 2018-01-03
来自专栏计算机视觉理论及其实现
Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
Gatys等人最近引入了一种神经算法，该算法以另一幅图像的风格渲染内容图像，实现了所谓的风格转换。然而，他们的框架需要缓慢的迭代优化过程，这限制了其实际应用。已经提出了使用前馈神经网络的快速近似来加速神经风格的转移。不幸的是，速度的提高是有代价的：网络通常局限于一组固定的风格，无法适应任意的新风格。在本文中，我们提出了一种简单而有效的方法，首次实现了实时的任意风格转移。我们方法的核心是一个新的自适应实例归一化（AdaIN）层，它将内容特征的均值和方差与风格特征的均值、方差对齐。我们的方法实现了与现有最快方法相当的速度，而不受预先定义的一组样式的限制。此外，我们的方法允许灵活的用户控制，如内容风格权衡、风格插值、颜色和空间控制，所有这些都使用单个前馈神经网络。
85810编辑于 2023-10-19
来自专栏半杯茶的小酒杯
Real-Time Object Detection-YOLO V1学习笔记
YOLO之前的Object Detection方法主要是通过Region Proposal产生大量的Bounding Box，再用Classifier判断每个Bounding Box是否包含Object，以及Object所属类别的Probability。
77230编辑于 2022-04-28
来自专栏机器学习、深度学习
目标检测--Wide-Residual-Inception Networks for Real-time Object Detection
本文主要是在 Residual 和 Inception 基础上构建新的模型，实现实时物体检测。构建的新模型特色是占用内存少，计算量小。新网络命名为 wide-residual-inception (WR-Inception) 。
55420发布于 2019-05-26
来自专栏计算机视觉理论及其实现
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。
3.8K21编辑于 2022-09-04
来自专栏机器学习、深度学习
实时车道检测--A Novel Vision-Based Framework for Real-Time Lane Detection
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89838851 A Novel Vision-Based Framework for Real-Time
1K20发布于 2019-05-27
来自专栏技术随笔
Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks
题目：使用马尔可夫生成对抗网络进行预先计算的实时纹理合成文章地址：《Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative
1.7K60发布于 2018-05-16
来自专栏机器学习、深度学习
实时目标检测--Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices
Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices ICLR 2018 Code: https://github.com/Robert-JunWang
91230发布于 2019-05-26
来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——LANDSAT8——Real-Time data 数据集
Landsat 8 Collection 1 Tier 1 and Real-Time data DN values, representing scaled, calibrated at-sensor The T1_RT collection contains both Tier 1 and Real-Time (RT) assets. The data is placed in the Real-Time tier and made available for immediate download. The transition delay from Real-Time to Tier 1 or Tier 2 is between 14 and 26 days.For more information , see Landsat 8 Handbook Landsat 8 Collection 1 Tier 1和Real-Time数据DN值，代表按比例、校准的传感器辐射度。
49610编辑于 2024-02-02

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