做计算机视觉方面的开发、研究，不同于其他领域，对机器硬件配置有较高的要求，最主要体现在必须配置GPU，否则寸步难行。
对于高校研究人员，不像科技公司专门设置了基础架构部统一运维整个公司的研发环境，需要自己运维机器，徒手搬机器、插电源、拉网线、装系统、配GPU…，这是基础琐碎但必须做好的工作，拥有一个简单易用的开发环境是无比幸福的事！
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MonoLoco
今天分享的是发表在 ICCV 2019 的一篇论文，研究的问题是：通过单目相机，给出行人在三维空间的位置，并估计这个 位置的不确定性——位置的误差 有多大。
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Test EfficientDet
今天要分享的是谷歌发表在 CVPR 2020 上的一篇论文，研究的问题是目标检测，在保证准确率的情况下提高模型效率，这里的效率指模型大小和训练/推理时间，都是越小越好；论文的实验效果很惊艳。
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Face Detection with OpenCV in Real Time
最近做了一个 demo 演示程序，利用笔记本电脑的摄像头——webcam，实时追踪镜头中的人脸。做这个小项目是为了
搞通《机场飞鸟检测》项目的各个流程，包括摄像头输入、图像获取、物体识别、输出视频流。所以这篇文章就从这几
个方面介绍——用OpenCV实现实时人脸检测。
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Test MathJax
In N-dimensional simplex noise, the squared kernel summation radius $r^2$ is $\frac 1 2$ for all values of N. This is because the edge length of the N-simplex $s = \sqrt {\frac {N} {N + 1}}$ divides out of the N-simplex height $h = s \sqrt {\frac {N + 1}...
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