09 2020 档案
摘要：DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild 论文：https://arxiv.org/abs/1802.00434 caffe2实现：https://github.com/facebookresearch/Densepose 本片文章主要参考
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摘要：人体姿态估计和评价指标 人体姿态估计可以细分成四个任务： 单人姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation) 多人姿态估计 (Multi-person Pose Estimation) 人体姿态跟踪 (Video Pose Tracking) 3D人体姿态估计 (3
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摘要：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 论文：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf pytorch实现：https://github.com/biubug6/Pytorch_Reti
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摘要：MTCNN（Multi-task convolutional neural network） 论文：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks pytorch实现：https:
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摘要：Winograd算法 主要参考了shine-lee大神的文章《卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法》，详细请参阅原文。 Winograd算法论文出自CVPR 2016的一篇 paper：Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks。 当前
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摘要：Darknet 是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。 优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接mak
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摘要：本篇文章授权转载于大神arleyzhang的《TensorRT(5)-INT8校准原理》https://arleyzhang.github.io/articles/923e2c40/，支持原创请查看原文。 另附GTC 2017，Szymon Migacz 的PPT Low Precision Inf
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摘要：论文题目：SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 大神那年盛夏pytorch复现的SSD算法代码：https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 本篇转载于
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摘要：论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 论文连接：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf Faster RCNN是为了改进Fast R-C
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