dpstill-CSDN博客

转载 Deep Learning Face Attributes in the Wild

转载：http://www.cnblogs.com/yyuanad/p/4345739.html通常人脸识别里面先要对人脸图像进行检测和对齐，然后在相应的地方提取特征，但是在自然场景中，由于背景混乱，人脸检测和对齐会受到影响，进而影响特征提取和最后的识别效果。这篇论文的主要思想是通过学习两个deep network来构建face attributes recognition的系统

2017-04-11 11:10:02 1372

原创 Face Alignment(Face Landmark)

state-of-art 2017http://www.csc.kth.se/~vahidk/face_ert.htmlBenchmark* STASMCompASMEXEMRCPRSDMESRERT (Ours)LFPW--0.0400.0350.0350.03

2017-04-11 09:53:37 1327

原创 Face Landmark

Face landmark detection algorithms:http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/Facial Feature Detection ResearchMany different approaches have been used to solve this proble

2017-04-10 15:00:56 574

原创 Face Detection evaluation

http://www.cbsr.ia.ac.cn/faceevaluation/results.htmlPublished algorithms[top]No.CodeNamePublicationDescriptionDownload1ACFB. Yang, J. Yan, Z. Lei and S.Z. Li. A

2017-04-10 11:21:10 831

转载 windows7 安装VS2015出现“”安装包丢失或损坏”问题的解决办法

原因：microsoft root certificate authority 2010、microsoft root certificate authority 2011证书未安装，导致文件校验未通过，下载并安装这两个证书即可。（http://bbs.csdn.NET/topics/391836307?page=1#post-400548867）我的解决办法：由于我没有在网上找到

2017-03-23 16:55:18 10461 1

转载 C++库资源汇总

转载、记录别人的博客中的有用信息：值得学习的C语言开源项目- 1. Webbench Webbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL，测试网站在压力下工作的性能，最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁，源码加起来不到600行。下载链接

2017-03-22 16:14:00 1494

转载 vs中设置的断点无效的解决方案

转自：http://www.cnblogs.com/fangyukuan/archive/2010/12/20/1911730.html有时候，我们在用vs2008调试的时候，会出现断点无效。如下图：第一反应，要看想一下是不是在debug下。如果在Release下，请参考我另篇文章【怎么在Release下调试代码】如果是在debug下：1.检查工程配置

2014-07-10 18:54:46 2276

原创行人检测最新论文简介

序号文章简介论文出处02012年PAMI登的行人检测的综述性文章：pedestrian detection an evaluation of the state of the art 作者：Piotr Dollar文中对比了很多最新的行人检测的算法。这篇论文简称为PAMI2012pedestrian d

2014-03-28 18:49:01 20460 5

Matlab代码，使用HOF+CSS+adaboost做行人检测。包含完整的训练和测试源码。非常先进的行人检测算法代码。主要相关的文章： Integral channel features The Fastest Pedestrian Detector in the West Fast Feature Pyramids for Object Detection Pedestrian Detection A Benchmark

2014-04-10

深度学习之卷积神经网络CNN用于人脸检测C++库

深度学习的卷积神经网络CNN用于做人脸检测等CV算法的C++库。

2014-02-19

深度学习之卷积神经网络CNN模式识别VS代码

深度学习之卷积神经网络CNN做手写体识别的VS代码。支持linux版本和VS2012版本。 tiny-cnn: A C++11 implementation of convolutional neural networks ======== tiny-cnn is a C++11 implementation of convolutional neural networks. design principle ----- * fast, without GPU 98.8% accuracy on MNIST in 13 minutes training (@Core i7-3520M) * header only, policy-based design supported networks ----- ### layer-types * fully-connected layer * convolutional layer * average pooling layer ### activation functions * tanh * sigmoid * rectified linear * identity ### loss functions * cross-entropy * mean-squared-error ### optimization algorithm * stochastic gradient descent (with/without L2 normalization) * stochastic gradient levenberg marquardt dependencies ----- * boost C++ library * Intel TBB sample code ------ ```cpp #include "tiny_cnn.h" using namespace tiny_cnn; // specify loss-function and optimization-algorithm typedef network CNN; // tanh, 32x32 input, 5x5 window, 1-6 feature-maps convolution convolutional_layer C1(32, 32, 5, 1, 6); // tanh, 28x28 input, 6 feature-maps, 2x2 subsampling average_pooling_layer S2(28, 28, 6, 2); // fully-connected layers fully_connected_layer F3(14*14*6, 120); fully_connected_layer F4(120, 10); // connect all CNN mynet; mynet.add(&C1); mynet.add(&S2); mynet.add(&F3); mynet.add(&F4); assert(mynet.in_dim() == 32*32); assert(mynet.out_dim() == 10); ``` more sample, read main.cpp build sample program ------ ### gcc(4.6~) without tbb ./waf configure --BOOST_ROOT=your-boost-root ./waf build with tbb ./waf configure --TBB --TBB_ROOT=your-tbb-root --BOOST_ROOT=your-boost-root ./waf build with tbb and SSE/AVX ./waf configure --AVX --TBB --TBB_ROOT=your-tbb-root --BOOST_ROOT=your-boost-root ./waf build ./waf configure --SSE --TBB --TBB_ROOT=your-tbb-root --BOOST_ROOT=your-boost-root ./waf build or edit inlude/config.h to customize default behavior. ### vc(2012~) open vc/tiny_cnn.sln and build in release mode.

2014-02-18

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