1 VCF Fabric1.1 VCF Fabric简介当前由云、网络、终端组成的IT基础架构正经历着巨大的技术变革，传统终端向智能化、移动化演进，传统IT架构也向云迁移，实现计算资源的弹性扩张，随需交付，应需而动。在此环境下，H3C公司提出了VCF（Virtual Converged Framework）架构，该架构打通网络平台、云管理平台以及终端平台的界限，使整个IT系统成为一个融
在计算机视觉领域，"人脸对齐"是一个非常重要的问题，尤其是在许多应用中，例如人脸识别、情感分析等。文章将详细探讨如何通过Python结合Landmark模型实现人脸对齐，并深入分析其技术原理、架构解析和源码分析等。以下是我整理的内容。
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### 背景描述
人脸对齐的目标是将不同姿态、表情的人脸图像转换为标准化的格式，为后续处理提供统一的输入。这在处理人脸识别时尤为重要。为此，我采用了L
#include "stdafx.h" #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; using namespace
原创
2022-05-19 21:08:54
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landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。 Dlib库使用《One Millisecond
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2020-04-12 18:16:00
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re: 1.facial-landmark-detection; https://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/ 2.landmark https://www.learnopencv.com/?s=landmark 3.landmark;
原创
2022-07-11 12:38:22
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Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征，进行再加工及合理利用，有利于下一步head的具体任务学习，如分类、回归、keypoint、instance mask等常见的任务。本文将对主流Neck进行阶段性总结。总体概要：根据它们各自的论文创新点，大体上分为六种，这些方法当然可以同时属于多个类别。上下采样：SSD (ECCV 2016)，STDN&nb
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2024-03-05 19:56:57
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MTCNN是目前应用十分广泛的基于级联的特定目标检测器，好多公司的人脸检测算法都是基于此，之前接触过该检测器，这次想再理解下其原理，学习下其思想，主要是想将PNet 、RNet 、ONet的思想应用到其他小的任务上。PNetPNet网络结构如下:PNet的训练过程如下： 在训练数据目标框周围采样正样本框IOU>0.65，采样的正样本框的原始大小是在该目标框的大小附近，采样负样本框
0. 概述MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks，多任务卷积神经网络)，是2016年由Kaipeng Zhang、Zhanpeng Zhang等提出的一种多任务人脸检测模型，该模型使用3个CNN级联算法结构，将人脸检测和人脸特征点提取同时完成。原论文中被引用了无数次的算法示意图如下：由上图可知，MTCNN整个流程结构中，首先会按照不同的缩放
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2024-08-09 18:17:32
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作者：小舟逝江海http://suo.im/5yOtbx写在开头身处数据爆炸增长的时代，各种各样的数据都飞速增长，视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频，而这仅仅需要安装一个体量很小的python包，然后执行三行程序！语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。提取音频需要用到 python 包 moviep
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2024-08-04 17:29:30
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DenseBox: Unifying Landmark Locali://www.cvlibs.net/data
原创
2023-06-27 22:56:07
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本文解释如何显示WIDER数据集及显示相关标注。如何显示coco数据集的图片及查看标注的质量请参考前面的文章《保存coco dataset注释为单一文件，并逐一显示所有图片的mask》。
原创
2021-09-26 14:55:39
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前言本文主要整理总结face landmark有关的数据集。Face 2D Keypoint ‒ MMPose 1.1.0 documentationhttps://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/main/docs/en/dataset_zoo/2d_face_keypoint.md关键特征点个数有5/15/68/98/106...数据集300W datase
原创
2023-08-08 00:48:18
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上一节介绍了陀螺仪Imu传感数据的订阅和发布。本节会介绍路标Landmark数据的发布和订阅。Landmark在cartographer中作为定位的修正补充，避免定位丢失。这里着重解释一下Landmark，它与Scan，Odom，Imu数据不同，并不是直接的传感数据。它是地图上的特征点，通常是易被识别的物体。
在cartographer中，通常是用反光柱或者二维码做landmark，实际上反光柱用
本文解释如何显示WIDER数据集及显示相关标注。如何显示coco数据集的图片及查看标注的质量请参考前面的文章《保存coco dataset注释为单
原创
2022-01-13 11:54:34
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Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks 参考1. 人脸关键点；2. Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional N
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2022-07-10 00:26:27
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/** * @Title: Landma...
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2018-06-23 00:00:00
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/** * @Title: Landmark.java* @Package org.entity* @Description: TODO该方法的主要作用：* @author A18ccms A18ccms_gmail_com * @date 2018-6-8 上午10:39:01* @blog https://blog.csdn.net/qq_34137397* @versio...
原创
2018-06-23 00:00:26
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简单翻译了一下AFLW的论文（解释说明书）。AFLW是一个人脸库，一共有25993张人脸图像，它最突出的特点是在人脸关键点上定位了21个点，更容易被检测。其次图片质量比较高，不仅仅是室内，还有室外，侧脸等难于检测的情况都涵盖在它的人脸库中。AFLW提供alw.sqlite，数据里面记载了每张图片的信息，及标志点等等。后期再补上翻译。链接仅可用于学校研究，请勿外传。我本人用其测试一下...
原创
2021-07-09 15:24:33
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简单翻译了一下AFLW的论文（解释说明书）。AFLW是一个人脸库，一共有25993张人脸图像，它最突出的特点是在人脸关键点上定位了21个点，更容易被检测。其次图片质量比较高，不仅仅是室内，还有室外，侧脸等难于检测的情况都涵盖在它的人脸库中。AFLW提供alw.sqlite，数据里面记载了每张图片的信息，及标志点等等。后期再补上翻译。链接仅可用于学校研究，请勿外传。我本人用其测试一下人脸识别模型的效
原创
2022-02-03 11:02:20
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么
