这是keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation代码中所需要的model.h5文件，分享一下，共需要的人下载

实时全景视频帧融合算法论文。

基于keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation进行性能分析-附件资源

Realtime_PyAudio_FFT 一个简单的程序包，可使用PyAudio和Numpy在本地Python中进行实时音频分析，以从实时音频流中提取和可视化FFT功能。 基本管道： 启动一个stream_reader，使用PyAudio（声卡，麦克风等）从任何来源提取实时音频数据 每秒多次从此流中读取数据（例如，每秒1000次更新），并将该数据存储在fifo缓冲区中 当由.get_audio_features()触发时，stream_analyzer .get_audio_features() Fast-Fourier-Transform应用于缓冲区中的最新音频窗口 启用visualize ，可视化器使用PyGame GUI实时显示这些FFT功能（我制作了两种显示模式：2D和3D） 要求： pip install -r requirements.txt 如果您在安装PyAudio时遇到

先解码后播放，使解码后的数据存放在内存中，当开始播放时直接输出。可以实现低时延实时播放。应用于小音频的播放。

该存储库已与Tensorflow 2.0的最新和推荐版本不兼容，我没有费力地重构此代码，而是创建了一个新的新存储库，其中包含一些其他功能，例如： 基于MobilenetV2的较小模型的培训代码。 在Tensorboard中可视化预测（热图，pafs）。 用于转换和测试Tensorflow Lite的模型的其他脚本。 这是新的链接： 实时多人姿势估计（不建议使用） 这是项目的keras版本 介绍 使用keras复制论文的代码回购。 这是一个新的改进版本。 主要目的是消除对独立c ++服务器的依赖，这种依赖除了编译的复杂性外还包含一些错误……而且速度很慢。 如果您确实一下，使用的旧版本仍可以

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