caffe人脸特征点检测收敛至均值该如何处理 [问题点数:40分]

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状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
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榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
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探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
阅读:PFLD: A Practical Facial Landmark Detector ,网络结构理解。
具体的文章内容,可以看文章,我们只是记录他的回归模型,所为了精度和速度的两种考量。 文中给出的回归模型如下: 虽然在最后用了全连接但是前面的卷积output channel 都能保持很小。另外一个优点感觉就是对多尺度加入,增加鲁棒性。这样可以平衡了全连接带来的计算复杂度的增加,但是我们要是最后也是用全卷积的话,为了保持精度就会对output 的channel 说增加,哪个速度更快要试验测一...
人脸关键点:TCNN-Tweaked Convolutional Neural Networks
TCNN,全名Tweaked Convolutional Neural Networks, 其中,Tweaking implies fine-tuning the final layers for particular head pose创新点:1.对CNN提取的<em>特征</em>进行聚类,将各簇对应的样本进行分析,最后发现同一簇表现出“相同属性”(姿态,微笑,性别)的<em>人脸</em>。对此,设计了K个FC5和K个FC6层
Face Landmark Detection PFLD 论文理解
一篇优秀的<em>人脸</em><em>特征</em>点<em>检测</em>算法,学习一下~ paper: PFLD: A Practical Facial Landmark Detector link: PFLD paper code: no open source yet Android apk 摘要 <em>人脸</em>关键点<em>检测</em>器实际应用所需<em>特征</em>: 准确性好,高效,模型轻量级; 本文提出在非限定条件下的具有理想<em>检测</em>精度的轻量级landmark<em>检测</em>模型...
人脸特征检测(二)——Tweaked CNN(TCNN)
这篇文章主要记录《Facial Landmark Detection with Tweaked Convolutional Neural Networks》 此链接中,实现代码也一并给出。 在前一篇文章介绍过,<em>人脸</em>的<em>特征</em>点<em>检测</em>是一个回归问题。而研究这个问题的时候,主要关注两个内容:(1)<em>人脸</em><em>特征</em>表示,(2)回归方法。 这篇论文同样是基于深度学习来进行<em>特征</em>点<em>检测</em>的。 这篇论文
Octave Convolution[论文详解]
Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution[github] 传统的卷积运算,要成为过去时了。Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(OctaveConvolution),效果惊艳,用起来还非常方便。Oct...
人脸方向学习(十一):Face Landmark Detection-PFLD解读
整理的<em>人脸</em>系列学习经验:包括<em>人脸</em><em>检测</em>、<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>、<em>人脸</em>优选、<em>人脸</em>对齐、<em>人脸</em><em>特征</em>提取五个过程总结,有需要的可以参考,仅供学习,请勿盗用。https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/details/93199307 PFLD解读 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf 代码地址:https://githu...
人脸关键点检测总结
概述 <em>人脸</em>关键点<em>检测</em>也称为<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>、定位或者<em>人脸</em>对齐,是指给定<em>人脸</em>图像,定位出<em>人脸</em>面部的关键区域位置,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等。 <em>人脸</em>关键点<em>检测</em>方法大致分为三种: - 基于模型的ASM(Active Shape Model)和AAM(Active Appearnce Model) - 基于级联形状回归CPR(Cascaded pose regression) - ...
face landmark summary1
对如下实现face landmark的一些经典深度学习方法进行简单汇总: Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features Joint Cascade Face Detection and Alignment One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Re...
caffe 训练时loss不收敛
1.loss一直没有降低 解决方法: 将适当学习率调高点,比如0.000001 -&amp;gt; 0.00001 2.loss曲线震荡 解决方法:batch size 必须大于样本数,即: solver里的test interval* train batch size 应该&amp;gt;=train image 总数 solver里的test iter * test batch size应该&amp;gt...
PFLD 论文理解(一)
在对PFLD论文进行解析之前,首先为大家科普一下什么叫做:旋转角(roll)、俯仰角(pitch)、偏航角(yaw)。如下图所示 旋转角(roll):即绕着x轴旋转,机身为x轴 俯仰角(pitch):即绕着y轴旋转,即机翅旋转 偏航角(yaw):即绕着z轴旋转,即重力反方向 参考博客:https://blog.csdn.net/sinat_27456831/article/deta...
人脸特征检测:VanillaCNN
《Facial Landmark Detection with Tweaked Convolutional Neural Networks》论文解读论文地址: http://www.openu.ac.il/home/hassner/projects/tcnn_landmarks/ 概述如我前面所说,<em>人脸</em><em>特征</em>点<em>检测</em>是一个回归问题,这个问题需要关注两个方面:一是<em>人脸</em><em>特征</em>表示,二是回归方法。这次解析的
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector
Abstract 准确、高效、紧凑是实用的面部地标探测器的关键。为了同时考虑这三个问题,本文研究了一个在野外环境(如无约束姿势、表情、灯光和遮挡条件)下具有良好<em>检测</em>精度和超实时速度的移动设备整洁模型。更具体地说,我们定制了一个与加速技术相关的端到端单级网络。在训练阶段,每个样本的旋转信息被估计为几何规则化的地标定位,然后不涉及测试阶段。设计了一种新的损失方法,除了考虑几何规则化之外,还可以通过将...
【Caffe实践】基于Caffe的人脸关键点检测实现
引言如果关注Kaggle 机器学习项目的同学,一定很熟悉<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>这个任务,在2013 年的时候,ICML举办一个的challgene,现在放在kaggle 上作为 一种最常规kaggle入门任务而存在。本文的主要目的在于验证深度学习模型在<em>人脸</em>点<em>检测</em>效果,踩踩里面的坑。任务介绍<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>,也称之为<em>人脸</em>点<em>检测</em>,是在一张已经被<em>人脸</em><em>检测</em>器<em>检测</em>到的<em>人脸</em>图像中,再进一步<em>检测</em>出五官等关键点的二维坐标信息
深度学习(十七)基于改进Coarse-to-fine CNN网络的人脸特征点定位
本篇博文主要讲解2013年face++的大牛们提出的改进的DCNN模型《Extensive Facial Landmark Localization with Coarse-to-fine Convolutional Network Cascade》,发表于2013年ICCV上的一篇用于定位多个<em>人脸</em><em>特征</em>点的文献,实现了68个<em>人脸</em><em>特征</em>点的高精度定位。这篇paper没有给出训练数据,也没有给出测试模型、源代码等,所以源代码需要自己写,训练数据我们需要自己到IBUG网站下载,可以下载到两千多张的训练数据,这篇p
caffe均值文件mean的转换和使用
1、mean.binaryproto转mean.npy 使用Caffe的C++接口进行操作时,需要的图像<em>均值</em>文件是pb格式,例如常见的<em>均值</em>文件名为mean.binaryproto;但在使用python接口进行操作时,需要的图像<em>均值</em>文件是numpy格式,例如mean.npy。所以在跨语言进行操作时,需要将mean.binaryproto转换成mean.npy,转换代码如下: import caf...
March 11-CVPR 2019 paper reading PFLD: A Practical Facial Landmark Detector
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 最重要的是,本文中关于loss function的<em>处理</em>,提出了一种方法。 这是本文中比较重要的一个点,loss function,另一个重要的点,是本文中,mobilenet的使用。 这是本文的模型,mobilenet block的使用,减少模型的大小,减少内存的占用。 https://blog.csdn...
人脸特征检测——Tweaked CNN(TCNN)
《Facial Landmark Detection with Tweaked Convolutional Neural Networks》 论文链接:https://talhassner.github.io/home/publication/2017_TPAMI_2 开源参考项目:                        https://github.com/cooparation/...
人脸对齐:PFLD_2019_CVPR
一篇优秀的<em>人脸</em><em>特征</em>点<em>检测</em>算法,学习一下~ paper: PFLD: A Practical Facial Landmark Detector link: PFLD paper code: no open source yet Android apk 摘要 <em>人脸</em>关键点<em>检测</em>器实际应用所需<em>特征</em>: 准确...
(Caffe人脸识别)CosineFace、ArcFace、MobileFaceNet、Combined Margin loss的原理以及在caffe中的层实现
    对于CosineFace、MobileFaceNet、ArcFace、Combined Margin loss这四种损失函数,都是为了提高<em>人脸</em>识别的分类效果,在原有softmax loss进行改进的。     在这几个改进之前,最早的是基于W-Norm的SphereFace(cosmθ),以及基于W-Norm和F-Norm的SphereFace(scosmθ),这里不对这两种做介绍,直接...
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector阅读笔记
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Facial Landmark Detection(人脸特征检测)
原文地址:http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/#comment-2471797375 作为计算机视觉研究员,我们很早就开始研究<em>人脸</em>。<em>人脸</em>分析领域最广为人知的就是<em>人脸</em>识别(face recognition).但是为了识别一幅图像中的<em>人脸</em>,我们首先必须要找到图像中<em>人脸</em>的位置。因此<em>人脸</em><em>检测</em>(face detection)-定位一
PFLD: A Practical Facial Landmark Detector 论文解读
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caffe训练及预测详细教程
学习的<em>caffe</em>的目的,不是简单的做几个练习,而是最终落实到自己的项目或科研中去。因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试的整个流程。
PFLD 2019年 简单、快速、超高精度人脸特征检测算法
PFLD算法,目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps,模型大小仅2.1M!
文献阅读——人脸Landmark篇和人脸detect篇
1. A Practical Facial Landmark Detector 论文网站: https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf 本文意义:本文总结了face landmark detection的一些chanllenge, 之后作者设计了针对这些chanllenge的loss和net,实现了模型的准确、迅速和轻量的特性。 loss设计 net设计 ...
caffe层解读系列-softmax_loss
<em>caffe</em>层解读系列-softmax_loss 转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895 作者:shuzfan Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例:
caffe训练网络不收敛——有哪些坑需要我们去填
<em>caffe</em>训练网络不<em>收敛</em>——有哪些坑需要我们去填在深度学习领域,<em>caffe</em>已经被广泛使用了,但是对于<em>caffe</em>新手来说,在网络训练过程中总会遇到一些摸不着头脑的问题不知道如何解决,本文总了我在使用<em>caffe</em>过程中的一些经验。 自己定义网络结构——训练 自己定义网络结构在训练过程中一般需要两个文件:solver.prototxt 和 train-val.prototxt. 其中solver文件中存放
深度学习(十七)基于改进Coarse-to-fine CNN网络的人脸特征点定位-ICCV 2013
基于改进Coarse-to-fine CNN网络的<em>人脸</em><em>特征</em>点定位 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50099115 作者:hjimce 一、相关理论     本篇博文主要讲解2013年face++的大牛们提出粗到精<em>人脸</em><em>特征</em>点定位算法paper:《Extensive Facial Landmark Loca
基于Caffe的人脸关键点检测实现
引言 如果关注Kaggle 机器学习项目的同学,一定很熟悉<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>这个任务,在2013 年的时候,ICML举办一个的challgene,现在放在kaggle 上作为 一种最常规kaggle入门任务而存在。 本文的主要目的在于验证深度学习模型在<em>人脸</em>点<em>检测</em>效果,踩踩里面的坑。 任务介绍 <em>人脸</em>关键点<em>检测</em>,也称之为<em>人脸</em>点<em>检测</em>,是在一张已经被<em>人脸</em><em>检测</em>器<em>检测</em>到的<em>人脸</em>图像中,再进一步<em>检测</em>出五官等关
人脸识别---利用caffe实现多层特征学习人脸识别网络
摘要:本文主要讲解如何利用<em>caffe</em>搭建自己的网络,本文主要讲利用<em>caffe</em>搭建一种Hierarchical Feature Representation的网络。网络如下图:数据库:CASIA-WebFace数据集,可以到我的网盘中下载:http://pan.baidu.com/s/1nuWsju5。在我的试验中我选用1000人的样本训练,在CASIA-WebFace数据中1000人包含图片最多,大
人脸识别系列(十八):MobileFaceNets
原文链接:MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile Devices MobileNet 可分离卷积(Depthwise separable conv): 可分离卷积可以减少参数量与计算量: 例如输入是100*100*3,普通卷积采用3*3*3*52的卷积核,输出为1...
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<em>收敛</em>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
深度学习使用DBN或者CNN识别ORL人脸
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根据人脸特征点,如何将人脸图片变形为UV图的形式?
(为保护隐私,<em>人脸</em>图像做了下模糊<em>处理</em>) 输入的图片 对输入的图片进行眼睛<em>特征</em>点标记 UV图中右眼的位置(红色标识,UV图中每一个点的位置都是可以提前知道的) 期望通过<em>处理</em>得到下图 感觉应该不是太难,可
使用CNN(convolutional neural nets)检测脸部关键点教程(三):卷积神经网络训练和数据扩充
这一部分介绍了卷积神经网络的概念和技巧,并且用Lasagne实际训练了一个卷积神经网络。在这基础上,分析模型的学习曲线,提出了用数据扩充方法来提高模型学习效果。然后介绍了在当前问题上应用数据扩充的具体操作。再次训练网络,分析了普通卷积神经网络使用了数据扩充技巧之后的训练效果。
Cardiologist-Level Arrhythmia Detection with Convolutional Neural Networks2017
作者:Pranav Rajpurkar ∗ Awni Y. Hannun ∗ Masoumeh Haghpanahi Codie Bourn Andrew Y. NgAbstract 我们研发了一种算法,在<em>检测</em>由单个导联可穿戴监视器记录的很多种心率不齐心电图上,能够提高委员会认证医生的表现。我们训练了一个34层的卷积神经网络,将ECG样本分类。 Introduction 为了从
视频物体检测(VID) T-CNN: Tubelets with Convolutional Neural Networks for Object Detection from Videos
CUHK出品, TCNN系列源码:https://github.com/myfavouritekk/T-CNN1 INTRODUCTION      近年来,随着新型深度卷积神经网络(CNN)[1],[2],[6],[7]和物体<em>检测</em>框架[3],[4],[5],[8]的成功,物体<em>检测</em>的性能得到显着提高。R-CNN [3]及其后继者[4],[5]等最先进的对象<em>检测</em>框架从区域提案中提取深度卷积<em>特征</em>,并将...
人脸关键点检测综述(含论文、数据集、方法等)
<em>人脸</em>关键点 <em>人脸</em>关键点<em>检测</em>是<em>人脸</em>识别和分析领域中的关键一步,它是诸如自动<em>人脸</em>识别、表情分析、三维<em>人脸</em>重建及三维动画等其它<em>人脸</em>相关问题的前提和突破口。近些年来,深度学习(http://www.raincent.com/list-10-1.html) 方法由于其自动学习及持续学习能力,已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言<em>处理</em>等很多领域,且在这些方面都带来了很显著的改善。因此,本文针对深...
人脸表情识别matlab代码
源码有日本人数据集train和test2个数据集,主要m文件包括两个一个是detectface函数,负责<em>检测</em><em>人脸</em>的相应<em>特征</em>;另一个是eigenface负责应用算法来分析<em>人脸</em>的相应表情
基于caffe人脸关键点检测技术—回归
几点注意事项:1:标签是一个向量,不是一个值,因此数据格式为HDF5;2:损失函数采用的做回归经常用到的平方差函数。<em>caffe</em>中定义的为网络结构图如下:最后几层的网络定义如下:layers { name: &quot;ip1&quot; type: INNER_PRODUCT //全连接网络 bottom: &quot;conv4&quot; top: &quot;ip1&quot; blobs_lr: 1 blobs_lr: 2...
OpenFace_1.0.0_win_x64人脸特征检测工具文件
<em>人脸</em><em>特征</em>点<em>检测</em>工具,支持图像,视频,多<em>人脸</em>的<em>特征</em>点<em>检测</em>
Caffe与Lasagne使用——人脸关键点检测
Caffe与Lasagne 使用——<em>人脸</em>关键点<em>检测</em> 一. Caffe求解回归问题 在使用Lasagne之前,我尝试用Caffe做回归问题。毕竟Lasagne是基于Theano的,所以训练速度上Caffe占优。 1. 尝试方法 清理掉标签数据中的NaN值后,尝试过下述方法: (1) 输出数据根据最大值和最小值归一化到[0,1]区间内......
TensorFlow神经网络模型不收敛处理
1、learning rate设大了0.1~0.0001.不同模型不同任务最优的lr都不一样。我现在越来越不明白TensorFlow了,我设置训练次数很大的时候,它一开始就给我“<em>收敛</em>”到一个值,后面的值都一样。2、归一化参考: 深度学习<em>收敛</em>问题; 训练深度神经网络
Windows下cmake编译caffe,实现纯C++版本MTCNN人脸检测和关键点定位
2017.5.28 发现 <em>caffe</em>官方windows版本已经不提供vs工程文件了,需要用cmake编译生成sln文件。详细编译调试过程如下:   一、开发环境要求:         Windows 7/10,64位系统,Visual Studio 2013以上版本,推荐使用VS2015,安装anaconda2.4或以上版本。   二、下载<em>caffe</em> windows版本源码,生成vs
ubuntu下利用Dlib和caffe实现人脸关键点标定
github上看到一个关于<em>人脸</em>关键点标定的解决方案
基于深度学习的人脸识别系统(Caffe+OpenCV+Dlib)【一】如何配置caffe属性表
前言 基于深度学习的<em>人脸</em>识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库)、Caffe(深度学习库)、Dlib(机器学习库)、libfacedetection(<em>人脸</em><em>检测</em>库)、cudnn(gpu加速库)。 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model。 最终的效果是很赞的,识别一张<em>人脸</em>的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 G...
神经网络测试结果很差,该怎么做?
当我们编程实现了神经网络模型,将模型用于测试集时,经常会发现测试的准确率非常的低,神经网络层数很深,通常我们不容易判断具体的梯度下降求解参数的过程,那我们该怎么办呢?我从李宏毅的机器学习视频中总结的办法!!小程序亲身体验过!首先要明白,测试集上的准确率低并不一定是过拟合。有可能在训练集上准确率就很低,也就是说你的模型压根没有训练好!!所以:首先,要用训练好的模型在训练集上跑一遍,如果在训练集上准确...
快速人脸验证--MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile Devices
MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile Devices 在手机等移动设备上如何进行<em>人脸</em>验证了?本文提出了一个快速准确的网络 MobileFaceNets 本文首先分析了一下以前的快速网络为什么在做Face Verification 性能很低下 MobileNetV1...
谷歌开源MobileNets:在移动设备上高效运行的计算机视觉模型
吴唯 编译自 Google Research Blog 量子位出品 | 公众号 QbitAI 今早谷歌在自家的科研博客上发文,宣布开源MobileNets——一组移动端优先的计算机视觉模型。通过TensorFlow Mobile,这些模型可以在脱机状态下在移动设备上高效运行。 量子位将原文编译如下: 近几年来,伴随着神经网络不断将视觉识别技术向前推进,深度学习已经为计算机视觉领
【Caffe实践】基于Caffe的人脸检测实现
深度学习可以说是在<em>人脸</em>分析相关领域遍地开花,近年来在<em>人脸</em>识别,深度学习在<em>人脸</em><em>检测</em>,<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>中有很广泛的应用,这篇文章中,初步实现了基于深度学习CNN的<em>人脸</em><em>检测</em>。
Caffe训练数据转换为HD5与LMDB的代码实现
1. 前言 一般来讲再<em>caffe</em>中经常的数据结构是LMDB以及HD5文件。再进行训练的时候需要将其转换为对应的格式,自然直接读取原始图像数据也是可以的,但是转换之后其读取的效率更高。那么这篇博客中就借着这两点来梳理一下这两种数据是怎么转换来的,在后面的文章中再讲网络训练过程中怎么从这些文件中读取数据。 2. LMDB文件 再<em>caffe</em>环境下怎么调用现有的接口实现训练数据集的转换可以参考我之前的文章...
caffe_人脸关键点(5点)_src_vs2013
本源码是github上的一个开源的<em>caffe</em><em>人脸</em>关键点定位,我按照作者的编译方法编译。然后整个打包,所以大家可以直接编译。环境必须是vs2013
人脸对齐-Landmarks】人脸关键点检测方法及评测汇总
传统方法: 1、SDM:Supervised descent method and its applications to face alignment. CVPR2013 速度: CPU(i7) - 小于12ms 精度: 评测数据集1---300w (Inter-pupil Normalisation): common: (5.60), challenge: (15...
Caffe4——计算图像均值
<em>均值</em>削减是数据预<em>处理</em>中常见的<em>处理</em>方式,按照之前在学习ufldl教程PCA的一章时,对于图像介绍了两种:第一种常用的方式叫做dimension_mean(个人命名),是依据输入数据的维度,每个维度内进行削减,这个也是常见的做法;第二种叫做per_image_mean,ufldl教程上说,在natural images上训练网络时;给每个像素(这里只每个dimension)计算一个独立的<em>均值</em>和方差是m
caffe中去掉均值文件的classification.cpp
<em>caffe</em>中用自带的classification.exe对单张图片进行分类识别时,一定要用到<em>均值</em>文件,写bat文件时也要写<em>均值</em>文件的路径。由于目标识别领域中用<em>caffe</em>时一般都有这个减<em>均值</em>的过程,将减<em>均值</em>过后的图片输入到第一个卷基层里,可以提高识别率。但是有些特殊领域不需要减<em>均值</em>这一步骤,比如图像取证中对某些特殊篡改后的图片进行训练时,输入到第一个卷基层的<em>特征</em>不是减<em>均值</em>过后的,比如是减去中值滤波过
caffe训练的时候减去pixel-mean和image-mean的区别
在用DIGITS的时候,遇到了减去<em>均值</em>是用image mean还是pixel mean,并且这个区别会导致最后用训练好的网络模型来测试之前训练的时候用到的验证集却达不到训练时候测试的准确率,(用pixel mean就能获得和训练时候的一样的准确率),一直很疑惑两者的区别,好好研究了一下发现是这样的。 具体区别可以见这个链接https://groups.google.com/forum/#!top
【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
基于caffe,opencv-python的人脸检测+识别
环境: python3.5 opencv3.4.1 网络模型: 可以从这个https://www.pyimagesearch.com/2018/02/26/face-detection-with-opencv-and-deep-learning/ 下载,这是一个<em>人脸</em><em>检测</em>的10层的ResNet+SSD 原理: 利用训练好的<em>caffe</em>的ResNet-10<em>人脸</em><em>检测</em>网络来<em>检测</em>并抠出<em>人脸</em> ...
keras版本的Mask-RCNN里的形状目标检测例子跑通教程
其中源代码官方网站是:https://github.com/matterport/Mask_RCNN由于官网经常进行一些代码优化升级,但是其里面的例子程序没有跟着进行更新接口,这就导致一些例子代码运行有些问题。...
ArcFace算法笔记
论文:ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.07698 代码链接:https://github.com/deepinsight/insightface 这篇文章提出一种新的用于<em>人脸</em>识别的损失函数:additive angular margi...
caffe 使用MTCNN 的ONet 输出人脸置信度以及5个关键点 坐标
void test(){ /*PaVfiles vfs; paFindFiles(&quot;F:/BaiduNetdiskDownload/CC4.0.3/workspace/lstm-ocr-cpu/data-test&quot;, vfs, &quot;*.png&quot;); std::random_shuffle(vfs.begin(), vfs.end()); if (vfs.size() &amp;gt; 5) vfs.era...
NCNN(2)--网络结构文件.param解析
LeNet模型为例 由Caffe的lenet_deploy.prototxt文件转换得到 name: &amp;amp;quot;LeNet&amp;amp;quot; layer { name: &amp;amp;quot;data&amp;amp;quot; type: &amp;amp;quot;Input&amp;amp;quot; top: &amp;amp;quot;data&amp;amp;quot; input_param { shape: { dim: 1 d
人脸检测:MTCNN
《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》论文解读。本文来自于中国科学院深圳先进技术研究院,目前发表在arXiv上,是2016年4月份的文章,算是比较新的文章。 论文地址: https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detectio
Softmax、L-Softmax、A-Softmax的整理对比
目录 Large-Margin Softmax Loss  A-Softmax loss 附录 本文中对比了L-Softmax Loss 和A-Softmax loss两种变式,仅作为比较。对于两种损失函数的具体介绍见后期整理的论文笔记。 Large-Margin Softmax Loss  Large-Margin Softmax Loss(L-softmax)是在ICML2016中...
Caffe转NCNN并移植Android配置记录
实验目的: 将<em>caffe</em>模型转成ncnn可以实现在移动端运行深度学习模型,主要使用: https://github.com/Tencent/ncnn 实验环境: 1、系统环境 Mac OS Mojave系统 编译好的<em>caffe</em>源码(可以参考我之前的博客:https://blog.csdn.net/sinat_28731575/article/details/78958348) 2、软件 An...
用自己写的类似于vgg的网络进行训练后, 不管输入什么图片输出关键点位置都一样
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Caffe源代码之Softmax前后向传播
Caffe源代码之Softmax前后向传播 之前的几个博客介绍了Caffe中,网络训练过程中,数据块怎么存储的、层怎么搭建的、网络怎么进行管理层和数据的、网络怎么进行优化的,接下来几篇博客就集中到某些层上面了,比如说,Softmax层、卷积层、反卷积层、池化层、BN层以及SoftmaxWithLoss层的相关代码了。 今天分享Softmax层的代码,在之前的一个博客里面,笔者推到了Softma...
A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace
目录 1. A-Softmax的推导 2. A-Softmax Loss的性质 3. A-Softmax的几何意义 4. 源码解读 A-Softmax的效果 与L-Softmax的区别 A-Softmax的总结及与L-Softmax的对比——SphereFace 【引言】SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一,用的A-Softmax
深度学习【19】ncnn安卓搭建并使用自己的模型
ncnn安卓搭建并使用自己的模型 github上面已经给了一个ncnn的安卓例子,地址:https://github.com/dangbo/ncnn-mobile clone 这个项目后用Android studio就可以打开(12.19更新:这个项目已经更改,不能直接运行,需要自己编译ncnn,然后更改ncnn-mobile/squeezencnn-AS/app/src/main/jni/A...
tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention函数和tf.contrib.seq2seq.LuongAttention函数学习
tf.contrib.seq2seq.BahdanauAttention()__init__(     num_units,     memory,     memory_sequence_length=None,     normalize=False,     probability_fn=None,     score_mask_value=None,     dtype=None,    ...
用于图像分割的卷积神经网络:从R-CNN到Mask R-CNN
文章来源: 机器之心 选自Athelas作者:Dhruv Parthasarathy机器之心编译参与:王宇欣、hustcxy、黄小天 卷积神经网络(CNN)的作用远不止分类那么简单!在本文中,我们将看到卷积神经网络(CNN)如何在图像实例分割任务中提升其结果。 自从 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年赢
将faster rcnn测试结果图片保存下来
如题。测试图片太多,都显示出来几百张很恶心,所以保存下来,之后查看也方便。没有任何难度,仅作记录。只需要修改最后一段代码,加一行,再注释一行即可。代码修改如下: for im_name in im_names: print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~' print 'Demo for data/demo/{}'.fo
Caffe 代码解读之 softmax layer
转自http://zhangliliang.com/2015/05/27/about-<em>caffe</em>-code-softmax-loss-layer/ 关于softmax回归 看过最清晰的关于softmax回归的文档来源自UFLDL,简单摘录如下。 softmax用于多分类问题,比如0-9的数字识别,共有10个输出,而且这10个输出的概率和加起来应该为1,所以可以用一个softmax操作归一
SphereFace算法详解
论文:SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition 论文链接:https://arxiv.org/abs/1704.08063这篇是CVPR2017的poster,主要提出了A-softmax loss(angular softmax loss)用来改进原来的softmax loss。A-softmax loss简单讲就是在
Ubuntu16.0.4+1080ti+ cuda9.1+cudnn7.0.5 安装 及 caffe 测试
主要还是要参考官方文档 cuda 安装有两种方法,这里参考 blog.csdn.net/guojunxiu/article/details/78848503 使用 Package Manager Installation的方法 目前网上大部分教程都是Runfile Installation安装的,然而这中方法很繁琐,需要关X Server,禁用nouveau等等,还会出现无法开机、无限循环...
caffe计算模型中每层参数的个数和FLOPs
import sys sys.path.insert(0,&quot;python&quot;) import <em>caffe</em> model=&quot;models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt&quot; def main(): net=<em>caffe</em>.Net(model,<em>caffe</em>.TEST) params=0 flops=0 blobs=net.blobs p...
当前人脸识别的最佳实践
<em>人脸</em>识别是目前深度学习领域应用最为广泛的领域之一,各大框架都有不错的开源项目,可以在短时间内实现刷榜。 首推Demystifying Face Recognition,由浅入深实验了很多方法 <em>人脸</em>识别算法演化史 谷歌<em>人脸</em>识别系统FaceNet解析 模型评估 <em>人脸</em>识别系列 从0开始,一起玩<em>人脸</em>识别 深度挖坑系列 如何走近深度学习<em>人脸</em>识别:https://github.com/Joke...
人脸识别,人脸关键点检测算法
1 Face++:http://www.faceplusplus.com.cn/tech_landmark/ 其提供的技术服务有1:<em>人脸</em><em>检测</em>(<em>人脸</em><em>检测</em>追踪,<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>) 2:<em>人脸</em>分析(微笑分析,性别年龄种族表情)3:<em>人脸</em>识别(1:1,1:N,大规模<em>人脸</em>搜索)。我需要关注的是这里的<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>的实现。Face++为美图秀秀,美颜相机提供<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>的技术服务。 2 Face++一个采访问
【Caffe实践】基于Caffe的人脸识别实现
导言深度学习深似海、尤其是在图像<em>人脸</em>识别领域,最近几年的顶会和顶刊常常会出现没有太多的理论创新的文章,但是效果摆在那边。DeepID是深度学习方法进行<em>人脸</em>识别中的一个简单,却高效的一个网络模型,其结构的特点可以概括为两句话:1、训练一个多个<em>人脸</em>的分类器,当训练好之后,就可以把待测试图像放入网络中进行提取<em>特征</em>,2对于提取到的<em>特征</em>,然后就是利用其它的比较方法进行度量。具体的论文可以参照我的一篇论文笔记:
人脸关键点标识参考
85点 (AFLW) 68点 (Dlib) 27点 21点 (aflw) 5点
DAN —— 人脸关键点
<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>的论文。速度略差,但想法不错。 视频中<em>人脸</em>关键点<em>检测</em>往往存在抖动,而常见的深度学习方法又不适合做连续跟踪。 本文提供了一个实现跟踪的思路。文章链接: CVPR Workshop2017《Deep Alignment Network: A convolutional neural network for robust face alignment》源码(Theano实现): https:
人脸关键点检测
一:目标 <em>人脸</em>关键点<em>检测</em>是在<em>人脸</em><em>检测</em>的基础上,对<em>人脸</em>上的<em>特征</em>点例如眼睛、鼻子、嘴巴等进行定位。本例是使用<em>caffe</em>框架实现的结果,效果如下: 二:数据源的制作        因为lmdb不支持多标签,所以这里使用的是hdf5格式,支持多标签。        卷积神经网络可以用于分类和回归任务,做分类任务时最后一个全连接层的输出维度为类别数,
caffe 之 matlab 接口实现 做人脸识别--之人脸关键点检测
1 使用MtCNN进行<em>人脸</em><em>人脸</em>关键点<em>检测</em>:github上有相关代码与论文,如果想要知道其原理需要进行对论文的阅读。下载MTCNN工具箱,使用github上下载:https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment注意:这里说的使用是在预先安装完成一下步骤:1 安装<em>caffe</em> https://github.com/BVLC/caff...
在ncnn上把玩mobileNet
ncnn是腾讯优图最近开源的适合移动端的深度学习框架。mobileNet是谷歌在2017年4月份发表的论文MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications中提出的网络。
利用自己的数据重训ssd-mobileNetV1并在NCNN上部署
        随着深度学习的发展,目标<em>检测</em>算法已逐渐趋于成熟。目前基于深度学习的目标<em>检测</em>算法可以被分为两个大方向,一方面是以fast-RCNN为代表的含有Region Proposal Stage的模型,例如faster-RCNN和R-FCN;另一方面是以SSD为代表的Single Stage模型,例如SSD, yolo等。尽管Region Proposal已经逐步地被优化并且加入到了深度网络中...
人脸识别网络mobilefacenet,的改进介绍
转原 论文阅读笔记:MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate RealTime Face Verification on Mobile Devices 2018年07月30日 17:07:56 ProYH 阅读数:855更多 ...
人脸关键点定位——读CLM有感
关于CLM<em>人脸</em>点定位的原理,大家可以参考网站:http://www.tuicool.com/articles/FB3m2q 源码网站:https://github.com/TadasBaltrusaitis/CLM-framework.git 下载源码,自己改改就可以直接运行了。 看完CLM后,突然想到一种结合KCF的关键点定位方法: step1:和CLM前期一样,求得平均形状,用
深度学习(十五)基于DCNN的人脸特征点定位-CVPR 2013
深度学习(十五)基于DCNN的<em>人脸</em><em>特征</em>点定位-CVPR 2013 http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/50580934 ===========相关文章============ 深度学习(十五)基于级联卷积神经网络的<em>人脸</em><em>特征</em>点定位 本篇博文主要讲解2013年CVPR的一篇利用深度学习做<em>人脸</em><em>特征</em>点定位的经典paper:《Deep...
人脸特征检测:TCDCN
这篇文章发表于ECCV2014,作者单位是香港中文大学汤晓鸥课题组。论文原文见: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/TCDCN.html 概述文章提出了<em>人脸</em><em>特征</em>点<em>检测</em>的新方法,使用与<em>人脸</em>相关的属性共同学习<em>人脸</em>的<em>特征</em>点位置。 we wish to optimize facial landmark detection together with heter
Caffe模型移植到MXNet
使用<em>caffe</em>的一大好处是有很多的预训练模型,你可以从<em>caffe</em>的model zoo去下载这些模型。那么怎样把<em>caffe</em>的模型转到MXNet中呢?一种最简单也是最有效的方法就是把<em>caffe</em>的模型加载出来,然后对照着模型参数,逐个复制到MXNet对应的模型参数中。这种方法简单有效,但是也是工作量比较大的一种方法。其实MXNet提供了相应的转换工具帮助我们完成这一流程,本文记录一下这种方法。下载caff
人脸特征检测(四)——Tasks-Constrained DCN(TCDCN)
《Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning》原文地址及实现代码在文章链接中。 文章提出TCDCN(Tasks-Constrained Deep Convolutional Network),使用与<em>人脸</em>相关的属性共同来学习<em>人脸</em>的<em>特征</em>点位置,通过这种多任务的学习,来提高<em>人脸</em><em>特征</em>点<em>检测</em>的鲁棒性。具体而言,就是在<em>人脸</em><em>特征</em>点<em>检测</em>时候
人脸关键点:TCDCN-Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning
《Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning》发表于ECCV-2014,作者来自香港中文大学汤晓鸥团队的Zhanpeng Zhang等人。创新点: 1.将MTL(多任务学习)结合CNN应用到<em>人脸</em>关键点<em>检测</em> 2.为解决各任务有着不同<em>收敛</em>速度而导致的优化难问题,提出针对多任务学习的early stopping。Zhang等人将MTL(M
【Caffe】多标签训练、人脸属性多任务训练
前言 参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/22190532 细节有一些问题,我这里过一遍整个流程,涉及到的问题都会做讲解。包括部署问题,最后我也会讲讲。 文中涉及到的我用的代码都在这里:https://github.com/HandsomeHans/Face-Attributes-MultiTask-Classification 正文 去原作者github网站...
TD网络建设中特殊场景综合解决方案下载
中国移动承担了在全国八个城市建设TD-SCDMA试验网的任务,目前,试验网的建设正在紧张进行中。在环境复杂、场景多样的情况下提供具有针对性的综合解决方案,同时保证优质的网络覆盖,是网络建设中必须面对和解决的问题。本文在众多建网问题中选取具有代表性的两个问题——高速公路/铁路和大型高档住宅小区覆盖,来进行解决方案的探讨。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/renshuiru/1954210?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/renshuiru/1954210?utm_source=bbsseo[/url]
《电子测量》课程实验教学的改革与探讨下载
针对原有实验教学存在的问题, 提出了《电子测量》实验教学改革的具体思 路,并对开设的设计性实验做出详尽的介 绍。开展设计性实验有利于培养学生分析 问题和解决问题的能力,巩固和加深学生 对理论知识的掌握与理解,教学效果良好 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zxc123321zxcqwe/2775235?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zxc123321zxcqwe/2775235?utm_source=bbsseo[/url]
windows下socket通信代码下载
windows下socket通信代码,带注释,适合初学者;包含客户端和服务器两个文件 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/hahadreamer/10175299?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hahadreamer/10175299?utm_source=bbsseo[/url]
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