随笔分类 -  paper reading

Edge-aware Graph Representation Learning and Reasoning for Face Parsing（2020 ECCV）
摘要：为什么有这篇文章（motivation）？ 之前的文章都是只考虑face region 的单独关系，并没有考虑face region与face region之间的relation。本文，作者利用graph来建立region之间的关系。并且得到Edge Map作为先验，对边缘的pixel增加权值。（即 阅读全文
posted @ 2021-11-11 22:38 小孢子 阅读(277) 评论(0) 推荐(0)
Occlusion Aware Facial Expression Recognition Using CNN With Attention Mechanism（2019 TIP）
摘要：为什么有这篇文章（motivation）？ 作者认为人脸不不同的region对FER（人脸表情识别）的贡献是不同的，所以作者把人脸裁剪为patch的形式（利用关键点得到24个patch），计算每个patch对FER的贡献度（利用attention）。但是local patch可能会漏掉一些有用的信息 阅读全文
posted @ 2021-11-11 15:42 小孢子 阅读(230) 评论(0) 推荐(0)
CIAN: Cross-Image Affinity Net for Weakly Supervised Semantic Segmentation论文阅读
摘要：论文简介： 以image-level作为标签的弱监督语义分割往往面临目标区域估计不完整的问题。为了缓解这个问题，本文提出了一种对跨图像间关系进行建模的方法。 该方法在同类别不同图像之间建立像素级的关系矩阵，并据此从不同的图像间取得互相补充的信息，用以增广原特征并获取更加完整和鲁棒的目标估计 图一：可 阅读全文
posted @ 2020-10-25 17:02 小孢子 阅读(1039) 评论(0) 推荐(0)
Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation
摘要：CVPR 2020 Motivation 1. 以前的分割网络都是只关注像素级别的预测，忽略了像素分组。但本文认为语义分割可以分为explicit pixel-wise prediction and implicit pixel grouping. 。为了解决像素分组的问题，论文引入了SA mode 阅读全文
posted @ 2020-07-24 19:24 小孢子 阅读(2040) 评论(0) 推荐(0)
Towards Learning Structure via Consensus for Face Segmentation and Parsing
摘要：motivation 以前的人脸分割方法都旨在产生复杂的框架，或者复杂的人脸增强器来同化模糊，或者用对抗训练。我们采用了一种可选择的路径来进行强壮的人脸分割和解析 contribution （1）通过3维投影使用强先验计算得到完整的人脸形状，与事先存在的人脸分割网络之间的差异来进行分解遮挡 （2）利 阅读全文
posted @ 2020-07-15 21:18 小孢子 阅读(485) 评论(0) 推荐(0)
face parsing(人脸解析)
摘要：目录： 1.什么是人脸解析？ 2.人脸解析中常用的方法 是什么？ 1. 什么是人脸解析 人脸解析是语义图像分割的一种特殊情况，人脸解析计算人脸图像中不同语义成分(如头发、嘴、眼睛)的像素级标签映射。 给定一个输入的人脸图像，人脸解析将为每个语义成分(如头发、面部皮肤、眼睛、鼻子、嘴巴等)分配一个像素 阅读全文
posted @ 2020-06-25 21:16 小孢子 阅读(3291) 评论(0) 推荐(0)
FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors论文阅读
摘要：这篇文章 FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors 是 CVPR 2018 的文章 一、动机 以往利用人脸先验的人脸SR方法都采用多阶段训练策略，而不是端到端训练策略，不方便且复杂。基于CNN，我们提出了 阅读全文
posted @ 2020-06-13 13:15 小孢子 阅读(1018) 评论(0) 推荐(0)
如何阅读英文文献
摘要：本人是某211的研零的学生，6月份导师给的读英文文献的一些建议 方法： 例如研究方向为超分，则多读几篇超分的文章（多思考），多做总结，把不理解的挑出来，和周围的同学或老师讨论 多回顾已读的论文，不能死记硬背，否则时间长了会忘记，则功夫白费掉 看论文的时候多问几个为什么？否则就做不了科研 问问题前要有 阅读全文
posted @ 2020-06-11 07:31 小孢子 阅读(432) 评论(0) 推荐(0)
Joint Super-Resolution and Alignment of Tiny Faces
摘要：Abstract 微人脸的超分辨率与特征点定位是高度相关的任务。一方面，利用高分辨率的人脸可以获得更高的精度特征点的定位。另一方面，面部SR将受益于对面部属性(如特征点)的先验知识。（意思时人脸的超分和人脸特征点的定位相互促进）。更具体地说，一个共享的深度编码器被应用于通过利用互补的信息来为两个任务 阅读全文
posted @ 2020-06-08 17:31 小孢子 阅读(436) 评论(0) 推荐(0)
Super-FAN:Integrated facial landmark localization and super-resolution of real-world low resolution faces in arbitrary poses with GANs论文阅读
摘要：一、论文的目的 提高非常低分辨率的人脸图像的质量和理解 图像的质量：我们的目标是提高分辨率和恢复真实世界的低分辨率面部图像的细节 图像的理解：我们希望通过对一组预定义的具有语义意义的面部标志(如鼻尖、眼角等)进行定位来提取中高级面部信息（这个任务也称为人脸对齐） 二、 论文解决的两个挑战： 1）提高 阅读全文
posted @ 2020-06-08 10:37 小孢子 阅读(538) 评论(0) 推荐(1)
Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey
摘要：摘要： 图像超分辨率(SR)是提高计算机视觉中图像和视频分辨率的一类重要图像处理技术。近年来，利用深度学习技术实现图像超分辨率技术取得了显著进展。在调查中，我们的目的是给出在一个系统的方式中使用深度学习方法来实现图像超分辨率的最新进展。我们可以将现有的SR技术研究大致分为三类 有监督的SR(supe 阅读全文
posted @ 2020-06-05 14:32 小孢子 阅读(1406) 评论(0) 推荐(0)