【 1. 数据集 】前面使用的Dlib中提供的68点特征检测模型，使用的数据集来自300-W(300 Faces In-The-Wild Challenge)。300-W是一项专注于人脸特征点的检测的竞赛，通常与ICCV这类著名的计算机视觉活动相伴举行。在该竞赛中，参赛队伍需要从600张图片中检测出人脸，并且将面部的68个特征点全部标记出来。 300W数据的压缩包有2G多。包含各种各样已经标记好的
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2024-04-22 14:10:04
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关于人脸检测中的Haar特征提取AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征，计算的方法为积分图。（1）Haar特征： Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。在确定了特征形式
Dlib是一个现代的C ++工具包，包含机器学习算法和工具，用于在C ++中创建复杂的软件来解决实际问题。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可 允许您在任何应用程序中免费使用它Dlib可以使用pip install来安装或者到官网下载dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl来安装(到官网下载最新的whl
一直以来，经常在各种复杂的结构中使用或者听说过Resnet的名字，但是一直也没有学习过这篇文章，现在趁着有时间，学习一下Resnet——何凯明等人于2015年年底发表的《Deep Residual Learning for Image Recognition》。一、Resnet的背景深度神经网络（DCNN）结构是很难训练的，这里我们提出一种叫做“residual learning”的框架，使得神经
概述： DeepID的目标是人脸验证（判断两张图片是否是一个人），同时衍生出人脸识别（多次人脸验证）。DeepID采用增大数据集的方法：增加新的数据，celebFaces（87628张图片，5436个人），celebFaces+（202599张图片，10177个人）；裁剪图片，多区域、多尺度、多通道裁剪，然后将计算的向量组合，使用PCA降维DeepID是一种特征提取的算法，这种网络一经训练好后，可
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2024-06-22 12:16:16
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从信息提取的角度思考，图片为什么要输入——>网络模型（卷积神经网络（ResNet系列）对比 ViT (Vision Transformer））1. 卷积核的工作原理：特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。权重和偏置：每个卷积核都有一组权重和一个偏置项，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学
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2024-06-27 08:14:03
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简介图像语义分割是计算机视觉领域一大重要分支，在benchmark性能一次次提升的过程中，特征融合起到很重要的作用。下面，将介绍图像语义分割任务中历年的比较不错的特征融合方法。常用的Backbone图像语义分割任务绝大多数算法的CNN部分都是基于ResNet作为backbone，通常用到Conv1～Conv5的部分。Conv1～Conv5特征图分别相较于输入图像，尺寸下采样~倍。特征融合也是在Co
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2024-05-24 18:52:14
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1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻
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2024-02-10 14:19:16
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PCA(principal Component Analysis), 即主成分分析法。是一种广泛使用的数据压缩方法，那它被使用在人脸识别算法中的呢？抽象理解PCA算法本质就是通过空间变换，将原始数据变换到另一个维度更低、并且不同类别数据差异更明显的坐标系中，最后通过衡量新坐标系中新样本和训练样本差异性的大小来实现分类。因此这里将引入两个关键问题：①如何降维？②怎样变换到什么样的坐标空间中？1）如何
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2024-04-22 14:39:03
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文章目录解决问题创新点算法原理HRNetV1HRNet V2应用于分割应用于检测-HRNet V2p实验结果HRNetV1HRNet V2总结 论文： 《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 github地址： https://github.com/HRNet/deep-high-res
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2024-06-05 07:13:16
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文章目录前言1、网络结构2、代码解读resnet50总结 前言整理下特征提取网络resnet的网络结构 1、网络结构 有5个输出层C1,C2,C3,C4,C5，其中常用的是C2,C3,C4,C5层。没有单独的层进行下采样，直接在残差的时候进行下采样。2、代码解读resnet50整个resnet50的forward代码如下（示例）：def forward(self, x):
"""
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2024-03-23 09:14:43
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ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database前言：2009年李飞飞团队发表，提出了21k的ImageNet基准数据集 论文分为摘要、介绍、ImageNet的特性、ImageNet和相关数据集、构造ImageNet、ImageNet应用、未来工作摘要(问题)互联网上图像数据的爆炸式增长有可能训练出更复杂、更健壮的模型和算法，用于索引、检索、组织
【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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1.算法简介LBP算子是由Ojala等人于1996年提出的，主要的论文是"Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns", pami, vol 24, no.7, July 2002。LBP就是"local binary pattern"的缩写。
ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks） 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。 Github :https://github.com/
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2024-07-31 18:37:31
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自动提取人脸关键特征点 &n
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2024-08-23 17:38:01
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dlib+opencv+python库人脸识别一、基于dlib库人脸特征提取（一）采集人脸1.代码实现2.采集结果（二）采集20张图片对应的68个特征点数组和平均特征值1.代码实现2.采集结果二、人脸识别（一）实现代码（二）识别结果三、总结四、参考资料 一、基于dlib库人脸特征提取基于dlib库对人脸特征进行提取，在视频流中抓取人脸特征、并保存为64x64大小的图片文件。 注意的是：因为我们后面
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2024-06-19 06:07:12
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java人脸识别 虹软ArcFace 2.0，java SDK使用、人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址：http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html 虹软ArcFace功能简介人脸检测人脸跟踪人脸属性检测（性别、年龄）人脸三维角度检测人脸对比 本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装，2.0的使用比1.x的版本使用更方便，api更集中
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2024-04-15 12:56:06
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全文目录前言摘要1 介绍1.1 背景1.2 贡献2 相关工作2.1 残差表达（Residual Representations）2.2 短路连接（Shortcut Connections）3 方法3.1 残差学习（Residual Learning）3.2 短路连接进行恒等映射（Identity Mapping by Shortcuts）3.3 网络架构（Network Architectures
一、为什么CNN、卷积能够提取特征？首先这个问题就不能说是一个恰当的问题，就图像处理角度来看，特征是数字图像映射到计算机处理的矩阵，而每个矩阵的数值就是一个特征点，由一幅图像组成的整个特征矩阵就是一个特征图，每输入网络的点（0~255数值）针对神经网络而言都是一个特征，不同维度的特征就是不同维度的特征向量。故卷积、CNN并不是完全说是提取特征，而是对特征的一种处理或者说是转变（stride步长 &
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2023-12-11 12:42:13
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