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
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2024-04-23 14:18:18
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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
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2024-01-22 12:47:49
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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
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2024-08-11 16:19:42
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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
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2023-12-09 21:46:09
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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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文章目录1.dlib实现人脸实时检测2.dlib采用检测人脸的68个关键点3.相关文件的下载4.代码实战（1）导入库（2）人脸关键点的整合（3）加载dlib库的人脸检测和人脸关键点检测文件（4）对人脸画框（5）对检测得到的人脸关键点坐标重新整理（6）对人脸的关键点绘制点（7）整体代码（9）单张图片的人脸关键点检测 1.dlib实现人脸实时检测2.dlib采用检测人脸的68个关键点3.相关文件的下
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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在上篇随笔《脊柱外科病人资料管理系统的界面设计分析》中介绍了一些常用的界面设计方面的内容，本篇继续上一篇，介绍脊柱外科病人管理系统的JOA评分记录模块的界面设计以及实现方面的内容。JOA(全称 Japanese Orthopaedic Association Scores for Assessment of Cervi
0.导语Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。图片在此之前，我已经写了以下几篇AI基础的快速入门，本篇文章讲解python语言的基础部分，也是后续内容的基础。本文代码可以在github下载：文件名：Python_Basic.ipynb1 Py
# Python 人体关键点检测指南
人体关键点检测是一种计算机视觉技术，用于识别图像中人体的关键部位（如头、手、脚等）。在本篇文章中，我们将一步一步讲解如何使用Python实现这一功能。
## 整体流程
以下是实现人体关键点检测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 环境准备：安装所需库 |
| 2 | 加载模型：选择和下载一个预训练
人脸关键点检测作为计算机视觉领域的重要技术，通过精确定位面部特征点（如眼角、嘴角、鼻尖等）为各类人脸分析应用提供基础支持。本文系统介绍如何利用Python的dlib库实现68点人脸关键点检测，涵盖技术原理、代码实现和实际应用场景。模型文件准备： 需下载预训练的shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型文件，该文件包含完整的人脸关键点检测模型参数。技术实现原理 dlib的68点检测模型融合了HOG特征提取和回归树算法。
深度学习人脸关键点检测方法----综述不知道为什么在ubuntu下知呼中的图片无法显示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。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。一、人脸关键点数据集传统人脸关键点检测数据库为室内环境下采集的数据库，比如 Multi-pie、Feret、Fr
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
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2024-01-11 07:59:20
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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
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2023-11-30 15:23:08
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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
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2023-12-18 11:48:52
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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
传统机器学习方法机器学习----人脸对齐的算法-ASM.AAM..CLM.SDM人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读深度学习人脸关键点检测方法----综述 OpenCV实现人脸对齐 【LBF算法】Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features. 有牛人改编的C++代码。https://gith
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，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。引言人脸关键点检测也称为人脸关键点检测、定位或者人脸对齐，
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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