即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

4月中旬开始,尝试对目标检测领域做一个了解,看了差不多6-7篇paper,在这里记录一下: 一.Detection简介 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息.下面是一张图像的人脸检测结果: 二.面临的挑战 准确率:如何使定位更准 实时性:计算复杂度高,不适合试试计算,如何使速度更快. 三.检测方法 (一)two-stage 两步走的框架 先进行region proposal(selective proposal,r…

一些学习过程中的总结的两种语言的小对比,帮助理解OO programming. Continue... 字典 序列 --> 字典 Python: def get_counts(sequence): counts = {} for x in sequence: if x in counts: counts[x] += 1 else: counts[x] = 1 # 这是是硬伤,不优于c++,这里必须如此写 return counts c++:貌似没有这个问题. #include <iostrea…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

目标探测:r-cnn, fast-rcnn, faster-rcnn, yolo, mask-rcnn 作者:尼箍纳斯凯奇 链接: https://www.zhihu.com/question/57403701/answer/153447728 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 第一篇r-cnn是rcnn是ross girshick在UCB Darrell组的时候的工作,这篇论文主要是先selective search去选出若干proposals,…

deep learning,这几年有多火!! imagenet比赛,大家今年都是基于去年的基础上改进和应用的,效果比去年提升当然. 在deep learning方向,hinton, benjio, lecun, andrew等这些人算是武林中的掌门人吧.hinton提出来RBM,让深层神经网络有可以训练的机会了.但是,现在大家都不用RBM,因为用梯度下降也能达到很好的效果.说到梯度下降,我觉得这个要说andrew,他们那里对sgd做了不少工作.hinton组的应用做的是非常好的,所以人家被goo…

不多说,直接上干货! Object Detection发展介绍 Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的.经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的classifier进行分类,得到所有可能的目标. 使用SS的一个重要的弊端就是:特别耗时,而且使用像传统的SVM之类的浅层分类器,效果不佳. 鉴于神经网络(NN)的强大的feature extraction特征,可以将目标检测的…

YOLO (You Only Look Once) dl  cnn  object detection  一.YOLO YOLO是一个实时的目标检测系统.最新的V2版本在Titan X 上可以每秒处理 40-90 张图片,在VOC 2007上可以取得78.6%的准确率,在COCO上可以取得48.1%准确率. 之间的检测系统对图像在不同的尺度.位置上进行多次检测,需要执行多次神经网络算法分别得到结果,YOLO只需要执行一次,所以速度上得到了较大的提升. 二.算法 算法发展过程: RCNN -->…

最近读了Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection这篇论文,论文中把之前人脸检测使用到的cascade cnn,从分开训练的模式,改为了联合训练,并且声称得到了更好的结果. 但是在我读论文的过程中,产生了下面几点疑惑: 1.论文4.2节的Training procedure这部分最后提到,To make it converge easily, we train seperate networks and initialize the joi…

本文是基于< A convolutional neural network cascade for face detection>的解读,所以时间线是2015年. 0 引言 人脸检测是CV社区中一直研究的问题,现在大多的人脸检测器都可以很容易的检测正脸或者接近正脸.所以人们开始关心如何解决在无约束条件下的人脸检测问题.而无约束条件下的人脸包含:姿态变化,夸张的表情和极端的光照变化,而这些也会引起人脸外观的变化,所以就很容易导致人脸检测器都不够鲁棒. 人脸检测的问题主要来自两方面: 在嘈杂背景下…