该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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
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
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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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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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
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
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
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
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
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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从零开始搭建人脸识别系统（一）MTCNN 中我们讲了如何在一张图片中定位人脸框的位置。设想这样一种情况，图片中的脸相对于图片是斜的:（下面的图由于人脸关键点比较小可能看不清楚，可以打开原图可以看到标识的关键点）。 import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img_file = '../tests/as
【 编者按】这篇文章概述了用于构建面部关键点检测模型的技术，这些技术是Udacity的AI Nanodegree程序的一部分。作者 | 小白责编 | 欧阳姝黎概述在Udacity的AIND的最终项目中，目标是创建一个面部关键点检测模型。然后将此模型集成到完整的流水线中，该流水线拍摄图像，识别图像中的任何面孔，然后检测这些面孔的关键点。使用OpenC进行预处理该项目的一部分是要熟悉Open
特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。&nb
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
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
OpenPose是一个利用OpenCV和Caffe并以C++写成的开源库，用来实现多线程的多人关键点实时检测，作者包括Gines Hidalgo,Zhe Cao,Tomas Simon,Shih-En Wei,Hanbyul Joo以及Yaser Sheikh。即将加入（但是已经实现！）身体+手势+人脸估计展示: 尽管该库使用了Caffe,但是代码还是很容易向其他框架（如Tensorflow 或者
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-
