摘要：
要点简介 1、概括性介绍 1）无论是图像压缩/视频压缩，还是其他典型的任务，因为参数的全量化精度开销很大，所以部署问题就变得很关键。 2）神经网络量化本身就是为了追求压缩比和性能之间的平衡，量化分为均匀量化、非均匀量化和细粒度量化等，而细粒度量化是指卷积网络的某一层对其参数权重分组，分组后在进行非均 阅读全文
摘要：
初稿理解~~ 要点总结： 1、基础思想 1）现存深度模型对数据的敏感度、稳定性或者鲁棒性要求大，且不具备明确的可解释性。 2）本文考虑的关键内容是实现模型减小对数据的敏感度，从而抓住数据的重要特征。 3）本文对同一类别不同类型的数据进行采集，利用变分式自编码器原理中潜在的变量所处的空间进行获取分析， 阅读全文
摘要：
paper download:https://arxiv.org/abs/1801.04356 本文的核心就是使用GAN网络生成新的数据。 这个总体框图，常规结构，具体是通过在appearance和pose上分离在网络设计上，作者提到了三点： 1. 为了避免网络只是单纯的Match Feature 阅读全文
摘要：
Theano之使用GPU 英文版本：http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽 阅读全文
摘要：
参考来源：https://blog.csdn.net/yhao2014/article/details/51554910 梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标 阅读全文
摘要：
人脸识别关键问题研究 a) 人脸识别中的光照问题 光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。研究思路是将在对其进行系统分析的基础上，考虑对其进行量化研究的可能性，其中包括对光照强度和方向的量化、对人脸反射属性的量化、面部阴影和照度分析等等。在此基础上， 阅读全文
摘要：
简介： Siamese网络是一种相似性度量方法，当类别数多，但每个类别的样本数量少的情况下可用于类别的识别、分类等。传统的用于区分的分类方法是需要确切的知道每个样本属于哪个类，需要针对每个样本有确切的标签。而且相对来说标签的数量是不会太多的。当类别数量过多，每个类别的样本数量又相对较少的情况下，这些 阅读全文
摘要：
From Here： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 Python下使用OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用，并完成4个有趣实用的小例子： - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增加（data augment 阅读全文
摘要：
卷积神经网络(CNN)解析： 卷积神经网络CNN解析 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层Fully-connected layer 卷积神经网络架构 Layer Patterns 阅读全文
摘要：
概念 序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON、XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。 JSON（JavaScript Object Notation）：一种轻量级数据 阅读全文
摘要：
1、python json http://www.runoob.com/python/python-json.html Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() ， 要比其他序列化函数库如 阅读全文
摘要：
文章链接：https://arxiv.org/pdf/1509.06451.pdf 1、关于人脸检测的一些小小总结(Face Detection by Literature) （1）Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural N 阅读全文
摘要：
Dropout作用 基本认识 阅读全文
摘要：
文章：How far are we from solving the 2D & 3D Face Alignment problem?-(and a dataset of 230,000 3D facial landmarks) 作者：诺丁汉大学的Adrian Bulat & Georgios Tzi 阅读全文
摘要：
持续更新ing~ all *.files come from the author：http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages（随意排序，不分先后）： 1.USC Computer Vision Group：南加大，多目 阅读全文
摘要：
参考来源：http://www.cnblogs.com/lanye/p/5312620.html 人脸姿态估计：pitch，yaw，roll三种角度，分别代表上下翻转，左右翻转，平面内旋转的角度。 人脸姿态估计的方法有基于模型的方法，基于表观的方法，基于分类的方法等等。其中，基于模型的方法得到的效果 阅读全文
摘要：
Awesome Works ！！！！ Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 2016 CVPR 2016 Others 2015 ICCV 2015 CVPR 2015 Others 阅读全文
摘要：
直接摘自百度百科，希望大家能根据下面的介绍稍微理顺思路，按需使用，加油！ 解释一下：点集的三角剖分（Triangulation），对数值分析（比如有限元分析）以及图形学来说，都是极为重要的一项预处理技术。尤其是Delaunay三角剖分，由于其独特性，关于点集的很多种几何图都和Delaunay三角剖分 阅读全文
摘要：
先阅读一下几位大神总结的关于姿态合成方面的博客。 Head Pose Estimation Using AAM and POSIT http://blog.csdn.net/lliming2006/article/details/44651557 阅读全文