非文艺小燕儿_Vivien-CSDN博客

转载 C++接口封装

在产品开发过程中，我们经常会需要对外提供DLL的接口，这种接口可以在产品开是设计好的，也可能是在基本功能开发完成进行封装的，这里将介绍一种比较基本常用的封装方法，供初学者参考。欢迎提出好的改进方式。先提几点要求，包含我们的目标、要求和本文范围等，1、对外提供的文件清晰，只包含必需的头文件、DLL文件及LIB文件2、不暴露用户不需要知道的多余信息3、这里只设计封装过程与思路，包含DLL相关的实现以及...

2018-04-17 16:14:41 12718

原创 warning LNK4042: 对象被多次指定；已忽略多余的指定

使用原有工程时，直接在工程里将.cpp文件重命名为.h文件，.vcxproj文件中的属性并没有改变而导致。解决方案，将重命名的.h文件在项目中移除（不要删除），然后再添加回来。...

2018-04-17 10:45:40 3153 1

原创 mxnet训练loss输出

最近两天刚开始用mxnet，训练时发现log只有accuracy，没有loss，训练半天到跑验证的时候才发现loss为NAN了。这样不能随时看到loss的变化而及时做出调整，比较浪费时间精力。在python mxnet安装路径下有相关接口和文件。我用的Anaconda2，路径为Anaconda2\Lib\site-packages\mxnet\metric.py这是一个在线评价模块Online e...

2018-04-11 20:20:02 6168 3

转载 Python与C/C++相互调用

本文转自https://www.cnblogs.com/apexchu/p/5015961.html一、问题 Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及，在此作一总结。二、Python调用C/C++1、Python调用C动态链接库 Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。（1）C语言文件：...

2018-04-03 15:41:50 4007 5

原创 PolyU NIR face DataBase香港理工大学近红外人脸数据集

地址：http://www4.comp.polyu.edu.hk/~biometrics/polyudb_face.htm收集了350人，每人大概100张近红外图片，包含不同的姿态，表情，时间，尺度等。共计3500张图片，给出了每张图片的人脸框位置信息。图片分辨率768*576，图片示例如下按照页面要求申请，很快就能得到回复。...

2018-03-26 21:02:02 4224 7

转载【论文理解】Pose-Robust Face Recognition via Deep Residual Equivariant Mapping

2018年3月熵汤和香港中文大学联合出品的具有姿态鲁棒性的人脸识别算法。这算是一种策略，可以保持现有人脸识别模型和参数不变，直接将本文提出的算法模块并联拼接到现有模型，感觉挺厉害的样子，不过还没有开源，先mark一下吧。论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.00839论文的翻译介绍请参照机器之心发表在搜狐科技上的文章：CVPR 2018 | 新研究提出深度残差等价映射：由...

2018-03-23 11:42:11 2925

原创【论文理解】Robust Face Recognition against Eyeglasses Interference by Integrating Local and Global Facial

题目：Robust Face Recognition against Eyeglasses Interference by Integrating Local and Global Facial Features基于局部和全局脸部特征融合削弱眼镜影响的鲁棒人脸识别哈工大深圳研究生院2017年发表在CCCV上的一篇论文。概述：思想：实验：...

2018-03-22 19:37:21 501

翻译【论文理解】ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（InsightFace）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.07698github：https://github.com/deepinsight/insightface这篇论文基本介绍了近期较为流行的人脸识别模型，loss变化从softmax一路捋到CosFace，然后提出ArcFace，可以说起到很好的综述作用。论文评价对比方面也做了非常详细的对比策略方案分析。数据清洗工作也对后续研究应用有...

2018-03-22 18:39:35 22266 1

原创【论文理解】Face Recognition Using Both Visible light Image and Near-infrared image and a Deep Network

Face Recognition Using Both Visible light Image and Near-infrared image and a Deep Network可见光图像和近红外图像融合的人脸识别哈工大深圳研究生院2017年发表在《Caai Transactions on Intelligence Technology》的一篇论文，模型开源，地址在论文中http://www.y...

2018-03-20 20:02:28 1144

原创 IIT Delhi Near IR Face Database 黑暗场景下近红外人脸数据集

IIT Delhi Near IR Face Database (Version 2.0)http://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/IITD/FaceIR.htm这是IIT Delhi, New Delhi, India机构在2007年采集的黑暗场景下近红外图像，全部是IIT Delhi的学生或者工作人员，基本都是印度人。采集了17到50岁之间的人，共115人...

2018-03-13 18:57:06 2995 4

原创 CBSR近红外人脸数据集

人脸解锁和人脸支付这两年呼声和发展越来越快，但当前仅基于彩色图的人脸识别方式已经难以满足安全性的需要，因此大家纷纷开始探索使用红外图，深度图等方式来提升活体检测和人脸识别的精度。相关的研究必然需要依赖大量相关数据，但目前相关数据集很少，比如：红外人脸数据集，3D人脸数据集。在这里整理了几个能找到的近红外人脸数据集和3D深度人脸数据集。以下三个数据集都是中科院自动化所生物识别与安全技术研究中心CBS...

2018-03-13 17:35:32 16947 46

原创 openmp开启后计算结果错误原因

openmp多线程使用方法十分简单，一般对于for循环只需要加一句#pragma omp parallel for就可以了。新手使用的时候有时候可能会出现开启omp之后，得到的计算结果是错的，而且多次执行结果还不相同。1. 其中一个可能的原因是你的代码中不同的线程同时使用某一内存的值并且试图改变它，比如累加操作，这种情况下线程x获取的数据可能不是最新的。示例1：参考https://www.cn...

2018-03-09 17:55:20 6404

转载超简单！python配置opencv，dlib，boost

本文用于记录备忘，点击每项子标题可以跳转到参考资料。1. 安装opencv 在官网自行下载，这里下载的是opencv2.4.10安装。 ### （1）复制cv2.pyd 将”\opencv\build\python\2.7\x64”或”\opencv\build\python\2.7\x86”（根据python版本）文件夹中找到cv2.pyd”，复制到Python安装文件的”C:\Python27...

2018-02-28 18:40:46 2069

原创颜值估计技术资料整理

1. 数据集（1） SCUT-FBP数据库http://www.hcii-lab.net/data/scut-fbp/cn/introduce.html华南理工人工智能交互实验室公开的数据集论文：SCUT-FBP-ABenchmark Dataset for Facial Beauty Perception 2.开源项目（1）Computer Vision for Predicting ...

2018-02-13 17:36:35 1405

转载 CVPR | ImageNet冠军模型SE-Net详解

本文转自http://www.sohu.com/a/161793789_642762github地址：https://github.com/hujie-frank/SENet我是Momenta高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的SENet。借助我们提出 SENet，我们团队（WMW）以极大的优势获得了最后一届ImageNet 2017竞赛 Image Classification任务的冠...

2018-02-09 18:03:36 2852

原创【论文理解】Clothing Retrieval with Visual Attention Model

本博记录为卤煮理解，如有疏漏，请指正。转载请注明出处。卤煮：非文艺小燕儿这是上海交大在2017年10月份投放在arXiv上的一篇文章，比较精简，只有4页。这篇文章主要有两点：（1）使用了Visual Attention Model（VAM），自动学习出在图像中的关键内容，减少背景的干扰。然后与通常网络提取出的特征图进行融合；（2）特征融合时，提出一种Impdrop的手段，类似将element-wi...

2018-02-09 15:39:15 1125 1

原创【论文理解】Video2Shop: Exact Matching Clothes in Videos to Online Shopping Images

本博记录为卤煮理解，如有疏漏，请指正。转载请注明出处。卤煮：非文艺小燕儿这是由西南交大和阿里巴巴共同完成的一篇CVPR2017。论文的目标就是根据视频中人物穿着的衣服准确的从购物网站中检索出同款。先上文章系统网络结构图：文章采用了fasterRCNN进行服装检测，负责从整图中抠出服装所在位置，减少纷纷扰扰的背景干扰。对于视频帧，在初始帧使用fasterRCNN检

2018-02-07 17:22:21 1322

原创【论文理解】Where to Buy It: Matching Street Clothing Photos in Online Shops

本博记录为卤煮理解，如有疏漏，请指正。转载请注明出处。卤煮：非文艺小燕儿这是ICCV2015的一篇论文。先上官方项目连接http://www.tamaraberg.com/street2shop/包含paper，poster，和dataset。这篇论文的目标就是要根据街拍图准确找出卖家图。理想很丰满，结果一把辛酸泪。该论文的主要贡献有：1. 做了一个street

2018-02-06 18:38:23 1730 1

原创服装分类检索识别数据集

1. DCSA来自论文H. Chen, A. Gallagher, and B. Girod. Describing clothing by semantic attributes. In ECCV, pages 609–623. 2012.参考链接：https://www.ecse.rpi.edu/homepages/cvrl/database/AttributeDataset.ht

2018-02-01 10:57:15 9465 1

原创服装检索现状调查

1. 2017年2. 2016

2018-01-17 16:21:33 832

原创 Ubuntu caffe训练留log

通过重定向如下：#!/usr/bin/env shTOOLS=/home/caffe/build/toolsLOG=Train_Log_finetune.log$TOOLS/caffe train \--solver=solver.prototxt \--weights=iter_6000.caffemodel \--gpu 2 \2>&1 | tee $LOG

2018-01-15 11:11:07 750

原创 ncnn常见问题和可优化点备忘

问题1：目前的实现是每次extract都会重新分配内存，然后下一次预测再重新create extractor，重新分配所有blob的内存吧？这样对于一些持续检测的应用来说，不断的分配回收内存，是不是也存在较大的开销呀有没有选项，可以让ncnn每次预测完后不销毁blob，而是每次都复用，这样可以减少频繁重复调用时malloc和free的开销？从目前的框架上来

2018-01-15 09:59:48 2793 1

转载 3D人脸成像技术整理

3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像，能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界，并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了，分析判断的准确性有了极大的提升，人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态，适合金融领域和智能手机等安全级别要求高的应用场景。1、三种主流的3D成像技术（1）结构光

2017-12-19 17:51:19 7731 1

原创常用NEON 内置函数记录备用

float32x4_t _sum1 = vld1q_f32(outptr);//load outptr地址起始的4个float数据到_sum1float32x4_t _sum2 = vdupq_n_f32(0.f);//声明_sum2,存储的四个float32都初始化为0float32x4_t _r02 = vextq_f32(_r00, _r00n, 2)

2017-12-15 12:03:33 23119 1

转载写一个基于NEON指令的矩阵乘法（一）

本文转自http://www.jianshu.com/p/68879baa7c1f?from=timeline&isappinstalled=0，作者分析的非常清晰易懂。这是文章的第一部分。阅读后读者应能了解计算机算矩阵乘法与我们自己笔算有何不同，如何根据这些不同来设计最基本的矩阵乘法算法，并扩展成具有标准接口的函数，以及设计算法时值得注意之处。错漏之处欢迎指正。1. 在计算机上

2017-12-13 17:41:56 6780

转载神经网络arm neon加速实现

本文参考整理了以下文章：http://blog.csdn.net/may0324/article/details/72847800http://blog.csdn.net/chshplp_liaoping/article/details/12752749在移动平台上进行一些复杂算法的开发，一般需要用到指令集来进行加速。NEON 技术是 ARM Cortex™-A 系列处理器

2017-12-13 17:14:41 16384 4

转载 CNN 模型压缩与加速算法综述

导语：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。作者：姜媚前言自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类

2017-11-28 10:10:12 666 2

原创 caffe分类训练不收敛原因分析

1. 数据和标签数据分类标注是否准确？数据是否干净？另外博主经历过自己创建数据的时候数据标签设置为1,2，...，N，训练的时候最后FC层设置的输出output num为N。训练的时候loss一直不降。后来将标签改为0，1，2，...，N-1，重新训练，很快就收敛了。为啥label需要从0开始？在使用SoftmaxLoss层作为损失函数层的单标签分类问题中，label要求从

2017-11-24 12:02:13 4700 1

原创 Cmake相同源码，编a库OK，编so库提示各种未定义的引用

由于缺少arm小伙伴，我这个对arm一窍不通的小白菜也只好自己动手了。遇到杂七杂八各种问题。捡一点儿记录一下，一呢方便以后在遇到类似问题回顾，另外呢，如果能帮到像我一样的小白菜那就更好了。这次呢，我是用ncnn架构封装人脸相关的算法库。把库源码和示例源码一起编译，生成静态库a库和测试用的可执行文件main，米有问题，测试结果也正确。保持一切不变，只是将add_lib

2017-10-25 11:43:08 3335 3

原创论文理解：DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations

本文为香港中文大学与熵汤联合出品的一篇CVPR。获取链接：http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/papers/liuLQWTcvpr16.pdf主要包含两个工作：1. 创建了一个服装数据集DeepFashion，包含80万张服装图像，有类别，属性，特征点以及服饰框的标注。详情可以参考我的另一篇博客DeepFashion: 服装公开数据集概述。2

2017-10-12 11:26:56 3450

原创 DeepFashion: 服装公开数据集概述

本博记录为卤煮理解，如有疏漏，请指正。转载请注明出处。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：DeepFashion: 服装公开数据集概述最近开始入坑服饰识别。DeepFashion（http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html）是香港中文大学开放的一个large-scale数据集。包含80万张图片，包含不同角度，不同场

2017-10-11 15:03:54 29883 11

原创 Unknown bottom blob 'data' (layer 'conv1', bottom index 0)

caffe训练的时候，出现错误Unknown bottom blob 'data' (layer 'conv1', bottom index 0)原因1： data layer中的top名称与conv1 bottom的名称不一致。比如：（下方红色字内容应该统一，否则报错）name: "Test_net"layer { name: "data" type: "H

2017-09-29 11:23:56 2907

原创人脸识别--Open set和Close set的区别

训练和测试人脸识别分类器时，总会提到Open-set和Close-set。这俩词到底是什么概念呢？有什么区别呢？所谓close-set，就是所有的测试集都在训练集中出现过。所以每次的预测直接得出测试图片的ID，如果想测试两张图片是不是同一个人，那么就看这两张图片的预测结果是不是相同的ID。一个形象的例子就是，如果把训练集看做教科书，测试集看做考试的话，那么就是考点都在教科书中。

2017-09-01 10:37:54 10474 2

原创利用SSE计算向量点乘simd_dot

本博记录为卤煮理解，如有疏漏，请指正。转载请注明出处。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：利用SSE计算向量点乘simd_dot所谓SSE(Streaming SIMD Extensions)，也就是单指令多数据流的扩展。所谓单指令多数据流呢，简单理解就是多个数据流同时处理一条指令。举个栗子：一个水箱中的水，底部开1个洞放水，就是单指令单数据流。底部同时开多个相同大小的洞放

2017-08-31 11:14:57 3705

原创 MTCNN人脸及特征点检测---代码应用详解（基于ncnn架构）

本博记录为卤煮理解，如有疏漏，请指正。转载请注明出处。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：MTCNN人脸及特征点检测---代码应用详解本文主要讲述当你拿到MTCNN的caffemodel后，如果使用它对一张图里的人脸进行检测和特征点标定。相当于一个代码实现的解释。因为最近卤煮在用ncnn，所以该代码也是基于ncnn架构做的。 caffe架构同理。

2017-08-25 15:41:07 23883 10

原创 NMS非极大值抑制：用擂台赛带你从原理到代码脑洞大开恍然大悟

本博记录为卤煮理解，如有疏漏，请指正。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：NMS非极大值抑制：带你从原理到代码脑洞大开楼主是在人脸识别应用时，接触到NMS的。其余目标检测同理。简单来说就是你喂给分类器一张图片，它会给你拉出，哦不，不太雅，吐出一堆可能是人脸的候选框，每个框框还有一个得分。高分意味着这个框框里是人脸的概率大。用下面这个图简单表示一下：有4个框，每个框都

2017-08-25 11:09:25 2157 1

原创腾讯开源ncnn：Ubuntu下运行示例

本博记录为卤煮使用时的记录，如有疏漏，请指正。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：腾讯开源ncnn：Ubuntu下运行示例感谢开源共享的各位大牛们，让我们能够站在巨人的肩膀上前行。ncnn Git：https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部

2017-08-02 14:52:05 14330 12

转载 CMake使用整理

CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。CMake的所有的语句都写在一个叫:CMakeLists.txt 的文件中。CMakeLists.txt中常用指令如下：1. cmake_

2017-08-02 11:12:18 620

原创 C++：采用添加资源的方式将模型文件悄悄封入dll

本博记录为卤煮使用时的记录，如有疏漏，请指正。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：采用添加资源的方式将模型文件悄悄封入dll对于搞神经网络和深度学习的公司来说，模型文件算是核心技术文件之一。如果给别人SDK的时候，把模型文件以原来的样子直接给人家，无疑就是把自己的核心技术拱手送人，估计很多公司还是没有这个魄力的。所以要么给模型加密，要么直接封入API的dll文件中。第

2017-07-28 19:25:13 5373 5

原创腾讯开源ncnn:自己的模型运行结果与caffe的结果不一样

本博记录为卤煮使用时的记录，如有疏漏，请指正。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：腾讯开源ncnn:自己的模型运行结果与caffe的结果不一样感谢开源共享的各位大牛们，让我们能够站在巨人的肩膀上前行。自己之前用caffe和tinyDNN框架跑得模型，这次用腾讯开源的ncnn的跑了一下，最后一层的输出结果却很不一样，大概是0.x和几十的差距。纠结半天发现是输出图像归一化

2017-07-27 18:04:35 5746 1

C++继承与多态性

学习C++类的继承与多态详细全面易于理解的资料，从百度文库免费资源中获取。

2017-04-25

caffe 绘制训练集和测试集的loss和accuracy对比曲线

利用Caffe提供的脚本程序和Caffe训练日志画loss曲线与accuracy曲线。加强版，可以绘制对比曲线。辛辛苦苦修改作成的代码，大家还是给点儿资源分做鼓励吧，如果实在需要又没有资源分，请根据博客留下的联系方式联系我，发送到你邮箱。

2017-04-20

Matlab生成mnist_uint8.mat代码

将从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html下载的原始数据train-images-idx3-ubyte.gz等二进制图像数据转化为uint8数据。

2017-01-01

MNIST原始数据集

资源来自http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html，打包压缩上传。文件包涵： t10k-images-idx3-ubyte.gz t10k-labels-idx1-ubyte.gz train-images-idx3-ubyte.gz train-labels-idx1-ubyte.gz

2017-01-01

mnist_uint8.mat下载

手写数字集 MNIST 使用matlab处理后得到的mnist_uint8.mat数据。数据为uint8类型的图像像素数据，包含train_x,train_y,test_x,test_y, 每项都是一行向量的方式存储的。

2017-01-01

数字电子电路之门电路课件

门电路课件门电路课件门电路课件门电路课件门电路课件PPT

2010-04-10

空空如也

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