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摘要: Automatic Face Aging in Videos via Deep Reinforcement Learning Abstract 提出了一种利用深度强化学习方法自动合成视频序列中年龄增长的人脸图像的新方法。该方法在所有视频帧中对给定对象的面部结构和纵向人脸老化过程进行一致性建模。该方法 阅读全文
posted @ 2020-03-23 15:26 慢行厚积 阅读(851) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Attribute-aware Face Aging with Wavelet-based Generative Adversarial Networks Abstract 由于很难在大范围的年龄跨度内收集同一对象的面部图像,所以现有的大多数面部老化方法都采用非配对数据集来学习年龄映射。然而,未配对 阅读全文
posted @ 2020-03-20 10:10 慢行厚积 阅读(1014) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 下载pytorch_wavelets: git clone https://github.com/fbcotter/pytorch_wavelets 然后安装: cd pytorch_wavelets pip install . 返回: Successfully built pytorch-wave 阅读全文
posted @ 2020-03-19 18:33 慢行厚积 阅读(17387) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 有段时间读取数据的时候都是用下面的命令: img = cv2.imread(os.path.join(path, file, pic)) img = Image.fromarray(img.astype(np.uint8)) 突然有一天突然反应过来为什么要搞这么麻烦,直接使用: img = Imag 阅读全文
posted @ 2020-03-19 15:47 慢行厚积 阅读(1984) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.原理 小波变换的计算方法: 1)一维信号: 例如:有a=[5,7,6,8]四个数,并使用b[4]数组来保存结果. 则一级Haar小波变换的结果为: b[0]=(a[0]+a[1])/2, b[2]=(a[0]-a[1])/2 b[1]=(a[2]+a[3])/2, b[3]=(a[2]-a[3] 阅读全文
posted @ 2020-03-19 15:45 慢行厚积 阅读(7193) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: GhostNet: More Features from Cheap Operations 1. Introduction 在训练有素的深度神经网络的特征图中,丰富甚至冗余的信息常常保证了对输入数据的全面理解。例如,图1展示了由ResNet-50生成的输入图像的一些特征映射,并且存在许多相似的特征映 阅读全文
posted @ 2020-03-17 18:20 慢行厚积 阅读(2099) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real- Time Face Verification on Mobile Devices 该论文简要分析了一下普通的mobile网络用于人脸检测的缺点。这些缺点能够很好地被他们特别设计的MobileFaceN 阅读全文
posted @ 2020-03-17 12:12 慢行厚积 阅读(2296) 评论(5) 推荐(0) 编辑
摘要: ⚠️这个方法还可以用在别的地方,比如要判别一个人不同年龄的照片是不是同一个人,这样这里的yaw coefficient参数就是用来调整照片年龄的不同,而不是人脸角度的不同了!!!!!!!!! Pose-Robust Face Recognition via Deep Residual Equivar 阅读全文
posted @ 2020-03-17 12:11 慢行厚积 阅读(912) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是npos: std::basic_string<CharT,Traits,Allocator>::npos static const size_type npos = -1; 这是特殊值,等于 size_type 类型可表示的最大值。准确含义依赖于语境,但通常,期待 string 下标的函数以 阅读全文
posted @ 2020-03-17 12:10 慢行厚积 阅读(2314) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 阅读全文
posted @ 2020-03-17 12:09 慢行厚积 阅读(17092) 评论(0) 推荐(3) 编辑
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