摘要：基于关键点的方法是一种相对较新的对象检测范式，它消除了对anchor boxes的需求，并提供了一个简化的检测框架。基于关键点的ConnerNet在总多one-stage目标检测算法中取得了最好的成绩，但是取得这个精度需要高额的运算开销，本文解决了这个基于关键点目标检测的问题并介绍了ConnerNet-Lite。ConnerNet-Lite是结合了两种高效的ConnerNet的变体：Conn
目录1. 如何演示重排序效果1.1 Maven依赖模板1.2 相关测试例子二、双重检验锁缺陷1. 单例模式2. 单例应用场景3. 单例优缺点4. 单例模式特点5. 单例的（7种）写法5.1 懒汉式线程不安全5.2 懒汉式线程安全5.3 懒汉式双重检验锁（DCL，即 double-checked locking）5.4 饿汉式5.5 静态代码块5.6 静态内部类5.7 枚举单例6. 创建对象的方式
最近在学习显著性目标检测算法的时候发下HRNet和显著性检测具有很大的相似性，于是学习了下HRNet这个网络，写个笔记给小伙伴们参考参考。HRNet是2019年发表在CVPR上面的文章。 论文：https://arxiv.org/abs/1902.09212 代码：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch
CenterNet算法笔记1.核心思想2.网络结构2.1Backbone网络2.2neck网络2.3head网络2.3.12D检测2.3.1.1 keypoints heatmap2.3.1.2 local offset2.3.1.3 object size2.3.2 3D检测3.推理流程4.我对CenterNet的几个问题4.1 为什么CenterNet不需要NMS？4.1.1 原论文的解释4
论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08189github：https://github.com/Duankaiwen/CenterNet摘要 目标检测中，基于关键点的方法经常出现大量不正确的边界框，主要是由于缺乏对相关剪裁区域的额外监督造成的。本文提出一种有效的方法，以最小的资源探索剪裁区域的视觉模式。本文提出的Ce
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2023-08-02 23:08:04
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Summary：利用OpenCV进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark目录结构：引言Facemark APIFacemark训练好的模型利用OpenCV代码进行实时人脸关键点检测步骤代码实验结果Reference测试环境 Windows7 Vis
人脸关键点人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习(http://www.raincent.com/list-10-1.html) 方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文
摘要：依赖于“大数据”技术与高性能处理器的蓬勃发展，深度学习以其强大的鲁棒性和有效性成为了计算机视觉、自然语言处理等人工智能分支领域中占据主导地位的研究方法。人体关键点检测是计算机视觉中一个极具挑战性的研究。可用于：动作识别，异常行为检测，安防等。本文旨在提出一种基于深度学习的模型，解决人体关键点检测任务中存在的诸多问题，提升检测效果。该任务目前主要存在人体关键点尺度差异性问题。本文引入目标检测领
人体骨骼关键点检测主要检测人体的一些关键点，如关节、五官等，通过关键点描述
原创
2023-03-11 19:12:20
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在网上看了各种教程，Opencv鉴于C语言真的有点菜，所以找了谷歌的services做实现。引入 compile 'com.google.android.gms:play-services-vision:8.1.0' 可获取人脸的部分关键点，眼耳口鼻等。 关键点是一个人脸中一些感兴趣的点。Face Detection API不用关键点来检测人脸，但是可以检测到脸的整体轮廓之后再寻找关键点。这就
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2023-08-02 20:16:23
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1. 导言 人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测效果不断提升，已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度
本文要介绍一篇实时性好，准确率又高的论文：CornerNet-Lite。该论文是由普林斯顿大学的几位学者提出。截止2019年4月20日，CornerNet-Lite 应该是目标检测（Object Detection）中 FPS和 mAP trade-off 最佳算法。 注：标题注明"吊打YOLOv3"，这个不是标题党。因为CornerNet-Lite 在 FPS和mAP上都超过了YOLO
关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点云处理问题，故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意
1. 前言最近，学了人脸关键点检测算法，发现一个比较好的人脸关键点检测模型，打算学一学，让我们来看看算法是如何实现的吧！论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf2. PFLD介绍PFLD的全称是A Practical Facial Landmark Detector，论文提出在非限定条件下的具有理想检测精度的轻量级landmark检测模型，在移动设备上能达
1. Learning to Rank算法下图为机器学习排序的原理图，机器学习排序系统由4个步骤组成——人工标注训练数据、文档特征抽取、学习分类函数、在实际搜索系统中采用机器学习模型。2. Learning to Rank的三种类型Learning to Rank主要包含pointwise方法、pairwise方法和listwise方法三种类型。pointwise方法：对于某一个query，它将每
关键点检测应用有很多，在医学上比如手骨关键点检测，膝关节关键点检测等。今天我就以手骨关键点检测为例，通过卷积神经网络来实现检测。
原创
2022-07-21 12:55:56
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相比于其他的角点检测方法，FAST角点检测的方法精度比较低，但FAST的优点也非常明显，就像它的名字一样-
前面介绍了分类、目标检测、分割以及一些常见模型和实现，这一篇接着介绍关键点检测的相关深度学习方法。已经有一些文章记录了关键点在不同领域
目录数据集2D关键点检测文章文章+代码3D关键点检测评价指标实操网站一些奇怪的单词杂谈参考人体骨骼关键点检测主要有两个方向，一种是自上而下，一种是自下而上。1、自上而下自上而下的人体骨骼关键点定位算法主要包含两个部分，人体检测和单人人体关键点检测。即首先通过目标检测算法将每一个人检测出来，然后在检测框的基础上针对单个人做人体骨骼关键点检测，其中代表性算法有G-RMI, CFN, RMPE, Mas
人脸关键点检测人脸关键点检测是诸如人脸识别、表情分析、三维人脸重建等其他人脸相关任务的基础。在人脸识别技术中是人脸检测的下一步任务。关键点检测基础人脸关键点检测是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键点，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴、脸部轮廓区域的点，由于受到姿态和遮挡等因素的影响，关键点检测是一个富有挑战性的任务。人脸关键点有以下主要的应用：人脸姿态对齐、人脸识别等算法都需要对人脸进行特征点检测，实现姿态对齐，从而提高模型的精度。人脸美艳与编辑，基于关键点可以精确分析脸型、眼睛形状、鼻子形状等，从
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2022-01-17 18:25:44
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