Joint Cascade Detection and Alignment & Local Binary Features 阅读笔记

最新推荐文章于 2020-02-27 12:42:24 发布
原创 最新推荐文章于 2020-02-27 12:42:24 发布 · 954 阅读 · 0 ·
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：

#deep learning #机器学习 #人脸识别 #face alignment

博客记录了Joint Cascade Detection and Alignment & Binary Binary Features相关内容，涉及深度学习、机器学习、人脸识别和人脸对齐等信息技术领域知识，但未提及操作原因。





至于这两点操作的原因我就偷个懒先不写了尴尬


人脸检测之Joint Cascade Face Detection and Alignment 笔记---ECCV2014
zwlq1314521的专栏
05-13 5423
人脸检测（detection）在opencv中早就有直接能拿来用的haar分类器，基于Viola-Jones算法。但是毕竟是老掉牙的技术，Precision/Recall曲线渣到不行，在实际工程中根本没法给boss看，作为MSRA脑残粉，这里介绍一种MSRA在14年的最新技术：下点击打开链接载 。这篇文章直接在30ms的时间里把detection和alignment都给做了，PR曲线彪到很高，时
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
【论文笔记】Joint Cascade Face Detection and Alignment
haoji007的博客
10-12 775
论文：Joint Cascade Face Detection and Alignment.pdf 实现：https://github.com/FaceDetect/jointCascade_py 部分内容引用自：http://www.cnblogs.com/sciencefans/p/4394861.html#!comments 首先是简介： 论文首先介绍了一些当今人
论文《Joint Cascade Face Detection and Alignment》笔记
荆棘鸟的专栏
02-05 4843
论文：Joint Cascade Face Detection and Alignment.pdf 实现：https://github.com/FaceDetect/jointCascade_py 部分内容引用自：http://www.cnblogs.com/sciencefans/p/4394861.html#!comments 首先是简介： 论文首先介绍了一些当今人
传统人脸检测算法 论文阅读笔记
荆棘鸟的专栏
02-05 1397
梳理： A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection是CNN与级联思想在检测的应用 From Facial Parts Responses to Face Detection A Deep Learning Approach是关键点检测与CNN结合的思想 Object Detection with Pixel Intens...
Mask R-CNN学习笔记
weixin_37340613的博客
10-22 3207
123
论文笔记--人脸检测JDA
木棉
04-04 1694
1: Joint Cascade Face Detection and Alignment –ECCV 2014 2: Face Alignment via Regressing Local Binary Features–TIP2016 3: Class-Specific Hough Forests for Object Detection 4: Face Alignment by Expl
人脸关键点检测总结
左手coding，右手cooking
07-02 1998
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/u013948010/article/details/80520540 人脸关键点检测也称为人脸关键点检测、定位或者人脸对齐，是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键区域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等。 人脸关键点检测方法大致分为三种： - ...
My Jumble of Computer Vision
joshua_1988
08-25 1万+
I am going to maintain this page to record a few things about computer vision that I have read, am doing, or will have a look at. Previously I’d like to write short notes of the papers that I have rea...
论文笔记-MTCNN-Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Network
Csuriwolf的博客
01-17 2578
论文笔记—MTCNN-Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Network-2016.11 Kaipeng Zhang. 本文提出一个新的框架使用统一的级联CNN通过多任务学习来集成人脸检测和特征点定位两个任务。提出的CNN包括三个阶段：（1）通过一个shallow CNN迅速产生candidate w
论文笔记1.1——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
大西瓜不甜的博客
02-27 750
  使用多任务级联的卷积神经网络将人脸检测与对准结合起来   作者：张凯鹏，张展鹏，李志峰，IEEE高级会员，余乔，IEEE高级会员 Abstract—Face detection and alignment in unconstrained en- vironment are challenging due to various poses, illuminations and occlusio...
论文阅读“Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features”
ubunfans的专栏
05-22 4494
先上福利，caiyong同学收集了3000fps和SDM的相关资源，点这里3000fps和之前的[ESR][1]使用了同样的cascade的方式，把整个alignment过程分几次来做，每一个stage的alignment都依赖上一个stage得到的alignment shape. 每个stage所做的工作一样，可以分为三个过程 提取特征(shape index feature) LBF编码(
《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》论文笔记
weixin_37763809的博客
03-06 4595
Viola-Jones 人脸检测算法笔记
梯度下降算法中的Adagrad和Adadelta
热门推荐
joshuaxx316的专栏
07-29 3万+
主要介绍了Adagrad和Adadelta两种学习率更新方法，他们都是梯度下载优化算法的变种
caffe训练打印log分析train loss和test loss并绘制变化曲线
joshuaxx316的专栏
09-17 6154
其实很简单，将屏幕输出先保存到文件中，然后使用shell的文本分析命令处理，得到train loss，然后再保存到文件中，利用matlab或者python进行曲线绘制 一条命令，包含多个shell命令 假设caffe的train test输出的文件为out.log，可以在执行caffe工具时，挂 >& out.log ，awk是将输出分割为行，每行分为多个域，默认域由空格和tab分割，
caffe学习笔记-深度网络优化过程中loss=nan
joshuaxx316的专栏
09-14 5975
loss = nan 把学习率调小，甚至调到0，观察loss，loss此时不应该为nan了，因为整个网络都不更新了 可能和网络初始化有关，贾洋清说初始化不好，lr=0.0001都可能很大了。。。 也有人说手动试多种初始化参数，把bias调0.1 再给个github的链接 https://github.com/BVLC/caffe/issues/409#issuecomment-42977
G.Hinton Dark Knowledge
joshuaxx316的专栏
08-16 4934
Model CompressionCaruana06的文章，提出了一种压缩compressing大规模复杂网络的方法，对模型进行压缩与加速，同时不会明显损失精度。作者首先提到了ensemble model的方法，即利用多个模型预测输出的加权平均或投票的方法来代替单个模型的输出结果。传统方法中，这样的算法思路很常见，例如，特征袋，随机森林，boosting算法等。但是对于神经网络模型来说，大量模型的聚
【论文阅读笔记】DEEP COMPRESSION:COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION...
joshuaxx316的专栏
09-12 2297
这次又是传图，有点懒，写好的pdf直接转过来的。有问题欢迎指出和讨论
Occlusion-free Face Alignment: Deep Regression Networks Coupled with De-corrupt AutoEncoders阅读笔记
joshuaxx316的专栏
08-25 1830
Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features论文怎么引用
最新发布
05-06
<think>好的，我需要帮助用户正确引用论文《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》。首先，我得确认这篇论文的详细出版信息，比如作者、发表年份、会议或期刊名称等。根据用户提供的引用资料，论文作者是Paul Viola和Michael Jones，发表在2001年的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上。 接下来，引用格式通常有APA、MLA、Chicago等几种常见样式。用户可能不清楚具体要求，所以需要提供几种常用格式的示例。例如，APA格式需要作者、年份、标题、会议名称和页码。MLA则更注重作者和标题，会议信息同样重要。IEEE格式常用于工程领域，会包括作者、论文标题、会议名称缩写、年份和页码。 另外，用户可能还需要知道如何引用在线资源，比如论文的URL或DOI。虽然有些引用资料提供了链接，但正式引用时最好使用稳定的标识符如DOI。不过根据现有信息，用户提供的引用中没有明确DOI，所以可能需要建议用户查找或使用会议信息。 还要注意用户之前的问题中提到的参考文献格式，例如引用[1]中的信息，可能需要保持一致。同时，需要提醒用户根据具体的学术机构或出版方的要求调整引用格式，确保准确性。 最后，检查是否有常见的错误，比如作者姓名顺序、会议名称的正确缩写、标题的大小写等，确保提供的示例正确无误。总结一下，整理出几种主要引用格式的示例，并给出通用的注意事项，帮助用户正确引用这篇论文。</think>### 如何引用论文《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》 根据论文的出版信息和学术引用规范，以下是几种常见的引用格式示例： --- #### **APA格式** Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. *Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)*, 1, 511-518. --- #### **MLA格式** Viola, Paul, and Michael Jones. "Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features." *Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)*, vol. 1, 2001, pp. 511-518. --- #### **IEEE格式** P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features," *Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR)*, vol. 1, pp. 511-518, 2001. --- #### **Chicago格式** Viola, Paul, and Michael Jones. 2001. "Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features." In *Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)*, 1:511–518. --- #### **其他注意事项** 1. **在线资源**：若引用在线版本，可补充URL或DOI（若论文有官方DOI）。例如： ```text Retrieved from https://ieeexplore.ieee.org/document/990517 ``` 2. **会议信息**：会议全称为 *IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR)*，但引用时可使用标准缩写 *Proc. IEEE CVPR*。 3. **作者信息**：两位作者均为核心贡献者，引用时需完整列出姓名。 --- #### **引用标识示例** 若在文中标注，可参考： > Viola-Jones算法通过级联分类器显著提升了检测效率[^1]。 文末参考文献部分： ```text [^1]: P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features," Proc. IEEE CVPR, 2001. ``` --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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