11 有来有去-CV

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喜欢计算机视觉,特别羡慕那些牛人,天分不高,只能靠专注和坚持。 今天比昨天好就是最大的进步。

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【论文笔记】Additive Margin Softmax for Face Verification

之前的L-Softmax,A-Softmax引入了角间距的概念,用于改进传统的softmaxloss函数,使得人脸特征具有更大的类间距和更小的类内距。作者在这些方法的启发下,提出了一种更直观和更易解释的additivemarginSoftmax(AM-Softmax)。

2018-01-28 21:28:33

【论文笔记】Two Birds with One Stone: Iteratively Learn Facial Attributes with GANs

GAN在生成高保真度的变换图方面具有其它方法所没有的优势。在这篇文章里,作者通过集成的损失函数来正则化最小最大过程,从而完成GAN模型的训练。这个集成的损失函数不仅包括像素级loss,而且包括既能提高生成图片质量又能保留身份信息的感知loss。

2018-01-21 22:30:21

【论文笔记】VGGFace2——一个能够用于识别不同姿态和年龄人脸的数据集

.VGGFace2是一个大规模人脸识别数据,包含331万图片,9131个ID,平均图片个数为362.6。

2018-01-10 14:53:31

【论文笔记】SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition

这篇paper提出Angular-Softmax(A-Softmax)去学习判别特征,它在超球面流形上强加了一个判别约束,而这个超球面流形本质上与人脸的先验知识位于同一个流形上。

2017-12-24 14:55:13

【论文笔记】GAN-摘要-201709

【1】Huang R, Zhang S, Li T, et al. Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis[J]. arXiv preprint arXiv:1704.04086, 2017.TP-GA

2017-09-20 13:09:35

Windows下加载CAFFE模型的问题

试着把linux训练的caffe 模型在windows环境下运行起来,因为是自己改过的caffe代码,又只有VS2012,并没有下载官网的windows版本(支持VS2013及以上)。把相应的caffe源码拷过来,配置好各种库(hdf5/protobuf/boost/glog等),使用protoc.exe生成相应的caffe.pb.h和caffe.pb.cc,使用windows的库函数替换了一些函数

2017-09-13 14:32:58

【论文笔记】Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks

参考文献:LiuW,WenY,YuZ,etal.Large-MarginSoftmaxLossforConvolutionalNeuralNetworks[C]//ProceedingsofThe33rdInternationalConferenceonMachineLearning.2016:507-516.摘要SoftmaxLoss函数经

2016-11-25 21:54:36

【论文笔记】Object Tracking_简略版_201608

【1】Held, D., Thrun, S., & Savarese, S. (2016). Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks. arXiv preprint arXiv:1604.01802.这篇文章提出了一种基于深度学习的目标跟踪算法,有以下几个特点: 1)快,100fps,比之前大多数采用深度学习的跟踪

2016-08-16 15:06:50

【论文笔记】Spatial Transformer Networks

卷积神经网络(CNN)已经被证明能够训练一个能力强大的分类模型,但与传统的模式识别方法类似,它也会受到数据在空间上多样性的影响。这篇Paper提出了一种叫做空间变换网络(SpatialTransformNetworks,STN),该网络不需要关键点的标定,能够根据分类或者其它任务自适应地将数据进行空间变换和对齐(包括平移、缩放、旋转以及其它几何变换等)。

2016-07-02 12:46:04

【论文笔记】未分类_2016

【1】Kemelmacher-Shlizerman I, Seitz S M. Collection flow[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 1792-1799.计算一对人脸图像(I,J)(I, J)之间的光流,容易受到光照、姿态以及其它变化的影响。作者

2016-06-29 17:24:37

【论文笔记】Text-Recognition_简略版_201606

【1】Shi B, Wang X, Lv P, et al. Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification[J]. arXiv preprint arXiv:1603.03915, 2016. 上图即为本篇论文的系统框架:包括 Spatial Transformer Network (STN ) 以及 Sequence Reco

2016-06-28 10:13:34

文字检测、分割、识别可用资源

OpenCV示例:链接 用到了Neumann L., Matas J.: Real-Time Scene Text Localization and Recognition, CVPR 2012论文提到的算法以及tesseract工具。tesseract是一个开源的OCR开发工具,之前由google发布,现在放在Github上, 链接。 在linux上安装,可以参考:ubuntu安装教程链接,C

2016-05-31 14:04:37

Invalid MEX-file "caffe_.mexa" 的解决方法

在使用Matlab 运行caffe 库的过程中,有时会因为Matlab 和 caffe 版本的不一致出现以下类似的错误: Invalid MEX-file ‘*/caffe/matlab/caffe/caffe_.mexa64’: /usr/local/Matlab/R2013a/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6: undefined symbol:出现这种错误的原因是因

2016-05-14 22:39:33

【论文笔记】Text-Detection_简略版_201604

最近在研究一个新课题-Text Detection,正在读论文中。。。201604261、Zhang Z, Zhang C, Shen W, et al. Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks[J]. arXiv preprint arXiv:1604.04018, 2016.这篇文章将局部和全局信息结合,使用

2016-04-26 17:31:54

【论文笔记】人脸关键点检测_简略版_2016

20160331 1、Zhang Z, Luo P, Loy C C, et al. Learning deep representation for face alignment with auxiliary attributes[J]. 2015.在论文“Facial landmark detection by deep multi-task learning”上的改进(见http://blo

2016-03-31 09:55:38

【论文笔记】Leveraging Datasets with Varying Annotations for Face Alignment via Deep Regression Network

参考文献: Zhang J, Kan M, Shan S, et al. Leveraging Datasets With Varying Annotations for Face Alignment via Deep Regression Network[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Visio

2016-03-20 17:08:37

【论文笔记】3D人脸重建_简略版(时时更新中)

201601161. Zhu X, Lei Z, Yan J, et al. High-Fidelity Pose and Expression Normalization for Face Recognition in the Wild[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

2016-02-21 15:01:20

递归实现 从n个数中选取m个数的所有组合

有n(n>0)n(n>0)个数,从中选取m(n>m>0)m(n>m>0)个数,找出所有的组合情况(不分顺序)。这样的组合共有Cmn=n×(n−1)×⋯×(n−m+1)m!C_n^m=\frac{n\times(n-1)\times\cdots\times(n-m+1)}{m!}.一个数组data有n个元素,从中选取m个数的组合arr,使用递归算法实现是这样一

2016-02-18 11:24:11

C++排序索引

使用C++时,可以使用STL的sort函数对数据或向量进行排序,但如何像Matlab的sort函数一样获取排序索引呢? [sort_v, index]=sort([3, 2, 1]) sort_v = 1 2 3 index = 3 2 1使用如下函数(引自:http://qa.helplib.com/465162),即可获取向量v 的排列索引。template < typename T> v

2016-02-04 15:32:57

【论文笔记】人脸关键点检测_简略版(时时更新中...)

201601151. Jourabloo A, Liu X. Pose-invariant 3d face alignment[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015: 3694-3702.PIFA通过一个可变的人脸3D模型,在回归过程中引入更多的变量,如摄像头投影矩阵、3D关键点等,

2016-01-15 18:06:17

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