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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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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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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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
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
-- Background专业术语：multi-person pose estimation多人姿态估计的两种研究方法—— 自顶向下(top-down)：先检测出多个人,再对每一个人进行姿态估计（先检测单个人，再针对单个人做single-person pose estimation。），可以将人体detection的方法加上单人姿态估计方法来实现。 优点：思路直观，自然，被绝大部分人所
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2024-01-20 17:37:38
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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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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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SIFT算法 SIFT（Scale Invariant Feature Transform），尺度不变特征变换。具有旋转不变性、尺度不变性、亮度变化保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。在目标检测和特征提取方向占据着重要的地位。 SIFT算法所查找到的
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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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
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
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2024-07-29 16:17:10
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人脸检测、人脸关键点检测，是计算机视觉的基础算法。许多酷炫应用背后，例如美颜、贴纸、人脸驱动 avatar，是依赖着人脸检测、人脸关键点检测的算法。人脸检测的常规做法，是从图像中找到人脸的位置并采用矩形框的方式将人脸标示出来。由于人脸检测提供的信息比较粗糙，要想获取更精细、详细的人脸信息，比如，人脸的脸型、嘴巴、眼睛、鼻子的位置和几何形状，就需要进行人脸关键点检测。 01 人
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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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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