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sdusgq
这个作者很懒,什么都没留下…
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2020-12-21
文章:Revealing the Invisible with Model and Data Shrinking for Composite-database Micro-expression Recognition一、代码Datasets.pyimport osimport torchimport numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltclass MEGC2019(torch.utils.data.D原创 2020-12-21 16:20:59 · 320 阅读 · 0 评论 -
Revealing the Invisible with Model and Data Shrinking for Composite-database Micro-expression Recogn
Revealing the Invisible with Model and Data Shrinking for Composite-database Micro-expression Recognition摘要:重要的微小改变容易在深层模型中消失;本文分析了【模型复杂度】和【输入数据复杂度】的影响;【低分辨率输入数据】和【浅层模型】可缓解在深度模型中的退化;本文开发了三个无参数模块 —— wide expansion,shortcut connection , attention unit简原创 2020-12-17 22:11:01 · 449 阅读 · 0 评论 -
Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Recognizing Spontaneous Micro-expressions
STRCN 时空循环卷积网络用于识别自发微表情3-C时空连通性一张图的一个通道为矩阵的一个列;时空变化就在这个矩阵中;用STRCN学习处理这个矩阵 = 学习到外观特征;STRCN处理光流相关的信息(矩阵?)得到几何特征?图2两个图的不同点是:第一个每一个图像对应一个模块,多个模块叠加交到卷积层处理;第二个多个图像得到一个模块,交到卷积层处理;(1) type-1初始想法是将一张图片的所有的像素作为矩阵的一个列;这样的后果是矩阵特别大;那我们就找有效位置的像素作为列;为了得到这些有原创 2020-12-17 09:52:10 · 518 阅读 · 0 评论