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RSS订阅原创 【论文阅读】Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise UncertaintyEstimation for Facial
在讲方法之前，作者提出了一个概念：给定一个样本，这个样本的标签是确定的，即，但是有的样本本身表达的情绪就很模糊，标签其实是不太确定的，就跟下面这张图里的两个样本一样。所以作者提出了一种标签潜在分布，这个代表的是该样本被分成其他类别的概率分布。且该网络结构包含以下几个部分：（1）C个挖掘潜在分布的辅助分枝，一个具有相同结构的目标分枝。（2）两两非确定性估计，其中不确定性估计模型由两个FC层组成。每个辅助分枝都充当C-1类的分类器去寻找样本x的潜在分布。和联合指导目标分枝，此外...
2022-03-25 17:16:54
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原创 【论文阅读】Distract Your Attention: Multi-head Cross Attention Network for FacialExpression Recognition
为了学习高质量的注意力特征，DAN网络分为三个部分：特征聚类网络（FCN）、多头交叉注意网络（MAN）和注意融合网络（AFN）。第一部分：特征聚类网络（FCN）FCN以Resnet为主干网络，同时引入了一个affinity loss。具体地说，在每一个train epoch中，我们都鼓励特征更接近它们所属的类别中心。同时，为了保持良好的可分性，将不同类别的中心分开。affinity loss的公式如下：其中M代表样本数量，代表Resnet的输出，代表类别，代表类别的中心特征向量，代表..
2022-03-03 22:50:39
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原创 【pytorch】冻结网络踩坑
普通conv和fc层的冻结方式：# 冻结参数for i, p in enumerate(self.model.parameters()): if i <= 66: p.requires_grad = False# 验证一下是否成功冻结参数for k, v in self.model.named_parameters(): print("k:{} v:{} ".format(k, v.requires_grad))注意：model.par
2022-03-03 21:13:55
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原创 【论文阅读】Facial Expression Recognition in the Wild via Deep Attentive Center Loss
这篇文章的重点在 “ 深度注意中心损失 ” 。下面简要描述一下网络中下面分支的pipeline：为输入的图像，经过CNN处理后，得到特征图。下面的分支进行如下处理：pooling layer处理后得到，是一个一维的特征向量，再将经过一个全连接层计算后得到表情的概率分布，最后计算分类softmax loss，也就是。难点在于上面分支的理解，也就是sparse center loss如何计算。在介绍上面分支的pipeline之前，需要介绍一下什么叫中心损失。中心损失的目标是...
2022-03-03 20:44:37
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原创 【论文阅读】Affect Expression Behaviour Analysis in the Wild using Spatio-Channel Attention and 。。。
网络结构包含两个分支：（1）利用空间注意力机制的局部和全局注意分支；（2）互补上下文信息。
2022-03-03 16:52:05
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原创 【论文阅读】Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition
这篇文章目的：抑制这种不确定标签给网络训练带来的负面影响。三种手段: 1. 注意力机制 2. 排序正则化 3. 重新标记
2022-03-03 16:12:25
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原创 【论文阅读】Region Attention Networks for Pose and OcclusionRobust Facial Expression Recognition
考虑到人脸表情识别中的大姿态和遮挡问题，我们提出了一种区域注意网络（RAN）来缓解CNN模型的退化。该算法能够自适应地捕获人脸区域信息的重要性，并在区域特征和全局特征之间做出合理的权衡。
2022-03-02 21:22:32
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原创 【论文阅读】Facial Motion Prior Networks forFacial Expression Recognition
【论文阅读】Facial Motion Prior Networks forFacial Expression Recognition
2022-03-02 11:15:25
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原创 【论文阅读】Deep multi-path convolutional neural network joint with salient region attention for facial。。。
Deep multi-path convolutional neural network joint with salient region attention for facial expression recognition网络结构分为3部分：VGG- Face、SERD、MPVS-Net。
2022-03-01 21:32:17
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转载 【转】PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧
转自小宋是呢https://cloud.tencent.com/developer/article/1451531侵删PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧1.问题描述我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的，就是有两个问题：1.Numpy手动去编写神经网络很繁琐，代码量较大，不利于大规模开发；2.Numpy无法直接使用GPU加速计算看到网上有很多人说PyTorch很好用，比TensorFlow优雅便捷。个人认为其中一个很主要的原因
2020-11-17 17:54:51
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空空如也
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