仙守

摘要： 该文来自《SSH: Single Stage Headless Face Detector》，本文时间线2017年8月。 不同于face rcnn那种两阶段的方法，SSH和ssd一样是一阶段的方法。其从一个分类网络的前面卷积层直接检测人脸。这里所谓的Headless是移除潜在的分类网络的"头"，而且 阅读全文

摘要： 0 引言 今天花了一天，完成了整个caffe的dockerfile编写,其支持python3.6.6，这里主要的注意点是protobuf的版本（在3.6.0之后，只支持c11），还有在制作镜像的时候注意，尽可能少的创建镜像层，并且及时在当前层删除不要的数据，以减少镜像本身大小。 其中caffe中的M 阅读全文

摘要： face r-cnn是腾讯ai实验室的作品，而且登录过腾讯ai实验室官网，发现果然硕果累累，不得不佩服。 1 引言 人脸检测虽然相对之前有了不小的进步，可是还是因为真实世界中人脸图像的明显变化导致仍然极具挑战。 图1中的人脸就同时包含了遮挡，光照，尺度，姿态和表情。 而随着近来faster rcnn 阅读全文

摘要： 该模型hybrid-resolution model (HR)，来自《finding tiny faces》，时间线为2016年12月 0 引言 虽然大家在目标识别上有了较好的进步，可是检测小物体仍然是一个极具挑战的事情。对于几乎所有当前的识别和目标检测系统而言，尺度不变性是一个必须的特性。但是从实 阅读全文

摘要： 因为这两篇论文感觉内容较短，故而合并到一个博文中。 Multi-view face detection 本文来自《Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks》的解读。时间线是2015年4月。 本文考虑的是多角度 阅读全文

摘要： 介绍下EM算法和GMM模型，先简单介绍GMM的物理意义，然后给出最直接的迭代过程；然后再介绍EM。 1 高斯混合模型 高斯分布，是统计学中的模型，其输出值表示当前输入数据样本（一维标量，多维向量）的概率。 1.1 多元高斯分布 如高斯分布-笔记所述，多元高斯函数公式为： $$p({\bf x})=\ 阅读全文

摘要： 0 引言 本文是之前为了解决如何将文字贴到图片上而编写的代码,默认是如发票一类的，所以并未考虑透视变换等。且采用的是pygame粘贴方式，之前也尝试过opencv的seamlessClone粘贴。 值得注意的是，通过修改参数，增加各种干扰操作（羽化，噪音等等），生成的数据集看似丰富，其实因为内在的数 阅读全文

摘要： 本文是基于《 A convolutional neural network cascade for face detection》的解读，所以时间线是2015年。 0 引言 人脸检测是CV社区中一直研究的问题，现在大多的人脸检测器都可以很容易的检测正脸或者接近正脸。所以人们开始关心如何解决在无约束条 阅读全文

摘要： 为了实现标注平台智能辅助标注的能力，即上传一个标注任务，开始不提供辅助任务，随着用户标注的进行，后台可以收集一部分的标记数据，然后开启模型训练，并接着提供模型服务功能。然后再收集数据，再不断的训练，然后更新服务端的模型。随着标记的进行，模型的准确度也会越来越高。从而达到随着时间的进行，人工标注会从最 阅读全文

摘要： 这里翻译下《Deep face recognition: a survey v4》. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征，人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术，也已经应用到许多领域，如军事，进入，公共安全和日常生活。FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间。早在1990年代，随着特征脸 阅读全文