强化学习、人脸检测、动作识别、遮挡问题、GAN网站以及文章整理

最新推荐文章于 2025-06-28 12:41:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-28 12:41:15 发布 · 1.9k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#强化学习 #人脸检测 #动作识别 #遮挡问题 #GAN

本文汇总了强化学习的资源，包括Hierarchical Object Detection的研究及多个学习平台；探讨了遮挡人群检测的Repulsion Loss方法；介绍了Single Stage Headless Face Detector在人脸检测上的应用；涉及了使用DPM和C-3-Framework进行密集人群计数的先进技术；并分享了GAN在对象检测和动作识别领域的进展，如Generative Adversarial Learning和FPN的实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

强化学习：
Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning
https://github.com/imatge-upc/detection-2016-nipsws
相关学习网站：
http://incompleteideas.net/book/the-book.html
https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning
https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow
https://www.jianshu.com/p/29db50000e3f

学习网站：https://github.com/PacktPublishing/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On

遮挡人群检测：
Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd
http

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
ShaoDu
关注
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
基于改进的GAN的局部遮挡人脸表情识别.pdf
04-12
基于改进的GAN的局部遮挡人脸表情识别
人脸识别学习笔记三：强化篇
weixin_42364196的博客
07-15 679
人脸识别学习笔记三：强化篇 一、MTCNN原理 1.MTCNN的推理流程 MTCNN包括三个阶段：在第一阶段，通过一个浅层的CNN网络来快速生成检测窗口作为第二阶段的输入。第二额极端，通过一个更复杂的CNN网络来剔除大量非面部窗口，以达到细化候选窗口的目的。第三阶段，使用一个更强大的CNN网络来再次细化结果，并输出5个人脸关键点的位置。这三个阶段分别对应三个网络：P-Net、R-Net和O-Net。 注意：第一阶段的输入并不是原始图像，而是将图片调整到不同比例之后，得到一个图像金字塔，将其作为输入。
口罩遮挡人脸图像数据集：深度学习与计算机视觉的挑战与机遇
最新发布
weixin_42609225的博客
06-28 710
在本章中，我们探讨了特征提取方法的多样化，并在传统机器学习和深度学习两个方面提供了实际的代码示例和逻辑分析。第五章为后续章节中关于深度学习模型架构设计、特定损失函数的使用以及模型评估指标等内容的讨论打下了坚实的基础。理解这些特征提取方法对于开发高效和准确的面部识别系统至关重要。
gan遮挡_遮挡和NavMeshes的迭代烘焙
culiao6493的博客
09-12 193
gan遮挡A lot of cool stuff was developed during Ninja Camp VII. One of the projects targetted the baking of NavMeshes and Occlusion data. 忍者第七营期间开发了很多很棒的东西。 其中一个项目的目标是烘焙NavMeshes和遮挡数据。 Wouldn’t it be ...
生成对抗网络进行感知遮挡人脸还原的算法研究.pdf
05-11
生成对抗网络进行感知遮挡人脸还原的算法研究.pdf
GAN深度强化学习1
youyoudao
05-20 3223
文章目录Introduction Introduction GAN的目标，训练出一个generator ，产生某些东西 上图，第一维代表头发长短，倒数第二维代表蓝色的深浅… 输出的scalar 代表图片的质量 ...
遮挡人脸识别
03-08
在实际应用环境中，遮挡问题是影响人脸识别性能的重要因素之一。当部分脸部被物体（如口罩、眼镜、帽子等）或手部动作遮挡时，传统方法可能难以有效工作。 #### 基于深度学习的方法改进 为了应对这一挑战，研究者...
深度学习之GAN生成对抗网络
未来不再遥远
05-26 2498
前言 近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味：它生成数据本身。 　　GAN是“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的简称，由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年，GAN热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到NIPS，大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。 　　在GAN这片新兴沃土，除了Ian Go
计算机视觉中的人脸识别过程包括,计算机视觉必读（二）：人脸识别、图像检索、目标跟踪、视频分类......
weixin_35849957的博客
07-23 2338
人脸验证/识别(face verification/recognition)人脸验证/识别可以认为是一种更加精细的细粒度图像识别任务。人脸验证是给定两张图像、判断其是否属于同一个人，而人脸识别是回答图像中的人是谁。一个人脸验证/识别系统通常包括三大步：检测图像中的人脸，特征点定位、及对人脸进行验证/识别。人脸验证/识别的难题在于需要进行小样本学习。通常情况下，数据集中每人只有对应的一张图像，这称为...
深度学习知识点整理（四）——GAN / 强化学习RL
zhr1030635594的博客
06-30 2703
11-GAN 基本思想（方法） 初始化一个生成器G判别器D，每一次迭代， step1（先固定G，训练D）：G生成一组图片，再从数据库采样真实图片，用这两组对D进行训练，目标是使D对真实图片的评分高，而对G生成的图片的评分低 step2（固定D，训练G）：G+D构成大网络，G产生图片，D对其识别评分，以此对G进行训练，使得输出数值越大越好 结构学习 Structured learning 传统机器学习可以表示为函数，即X与Y关系（如回归、分类），忽略成分之间的关系 结构学习具有挑战性，机器需要有大局意识和规划
人脸以及动作识别与反馈项目
10-10
通过计算机摄像头识别到人在演讲时容易出现的几个不恰当的行为然后给出相对应的动效图片提醒。采用C++ opencv将识别正确率做到了90%以上
活体检测眨眼、张嘴、点头、摇头动作一网打尽:人脸面部活体检测系统【含Python源码+PyqtUI界面+原理详解】
阿旭的博客
06-29 1万+
活体检测眨眼、张嘴、点头、摇头动作一网打尽:人脸面部活体检测系统【含Python源码+PyqtUI界面+原理详解】
强化学习与计算机视觉：提升图像识别与分类能力
AI天才研究院
12-28 2582
1.背景介绍 计算机视觉和强化学习分别是人工智能领域的两个重要分支。计算机视觉主要关注计算机对图像和视频的理解和处理，强化学习则关注智能体在环境中采取行动以获得最大化奖励的过程。近年来，随着深度学习技术的发展，计算机视觉和强化学习的研究取得了显著进展。本文将探讨如何将强化学习与计算机视觉结合，以提升图像识别和分类能力。 2.核心概念与联系 2.1计算机视觉 计算机视觉是计算机对图像和视频进...
CNN笔记（CS231N）——强化学习（Reinforcement Learning）
shanwenkang的博客
02-24 3049
强化学习 我们之前讲了监督学习跟无监督学习，这一讲我们采用一种全新的思路来解决问题叫做强化学习。强化学习的目标是让代理学会采取动作来最大化奖励函数 下面是强化学习的一些例子 我们怎么样对这个问题进行建模呢？我们可以把这个问题看做一个马尔科夫链 目标函数是从头到尾的奖励加权相加 对于π是固定的，那么怎么解决随机性的问题呢？方案就是采用数学期望来平均这些随机性 由于...
目标检测中的遮挡问题及优化
热门推荐
为之则易，不为则难
01-11 3万+
尽管目标检测算法整体上已经相对比较成熟，但是在特殊场景下的表现还有很多优化空间，比如图片中的目标有遮挡、图像运动模糊、目标为可改变形状的非刚性物体等。本文主要是针对遮挡问题，之前在做游戏目标检测时也遇到过这个问题，当时只是考虑增加训练样本的多样性，最近，笔者读了几篇解决目标检测中的遮挡问题的文章，也看了一些网友的解析，觉得若有所悟，不自觉地想把自己的理解记录下来，自认为“一万个人眼中有一万个哈姆雷...
GAN综述（2）
u014033218的专栏
03-30 8235
GAN在图像到图像的应用 图像到图像的转换被定义为将一个场景的可能表示转换成另一个场景的问题，例如图像结构图映射到RGB图像，或者反过来。该问题与风格迁移有关，其采用内容图像和样式图像并输出具有内容图像的内容和样式图像的样式的图像。图像到图像转换可以被视为风格迁移的概括，因为它不仅限于转移图像的风格，还可以操纵对象的属性（如在面部编辑的应用中）。 有监督下图像到图像转换 Pix2Pix [2...
用深度强化学习玩FlappyBird
思绪无限的博客
04-29 3万+
摘要：学习玩游戏一直是当今AI研究的热门话题之一。使用博弈论/搜索算法来解决这些问题需要特别地进行周密的特性定义，使得其扩展性不强。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型（CNN）自提出以来在图像处理领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文是要开发一个一般的框架来学习特定游戏的特性并解决这个问题，其应用的项目是受欢迎的手机游戏Flappy Bird，控制游戏中的小鸟穿过一堆障碍物。
强化学习中的MASK掩码约束动作action
普通攻击往后拉的博客
07-13 9835
在强化学习解决问题的场景中，动作是体现学习效果最直接的因素，直接影响了智能体下一步的走向和对环境状态的改变。在应用强化学习解决实际问题时，往往不同于gym库中倒立摆那样的情况，而是存在很多的约束。例如，在ttt时刻智能体可选的动作为1,2,31,2,31,2,3，但是在t+1t+1t+1时刻只能选1,21,21,2，333处于不可用的状态。在这种情况下，就需要借助掩码mask来对智能体的动作进行处理。 有人会疑问：就不能制定相应的奖励函数使得智能体学习到这种约束吗？ 这样做是可以的，但是付出的训练代价很大，
Pytorch深度学习实现的人脸检测与识别系统
资源摘要信息:"本项目是一个基于Pytorch框架开发的开源人脸检测与识别系统，项目名为DFace。Pytorch是一个由Facebook开发的深度学习框架，它支持自动求导和动态构建计算图等高级功能，为开发者提供了便利。DFace系统...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值