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AutoKernel — AutoKernel 文档https://autokernel-docs-en.readthedocs.io/zh_CN/latest/introduction/introduction.htmlAutoKernel是由OPEN AI LAB提出的高性能算子自动优化工具，可以自动优化调度策略、生成底层优化代码，大幅减少各硬件芯片算子开发成本，提升算子优化效率，让工程师更快实现深度学习算法在各硬件芯片上的高性能部署。...
2021-12-21 11:11:11
737
原创 c++ floor() ceil() round()函数用法
使用floor函数。floor(x)返回的是小于或等于x的最大整数。使用ceil函数。ceil(x)返回的是大于x的最小整数floor()是向负无穷大舍入，floor(-10.5) == -11；ceil()是向正无穷大舍入，ceil(-10.5) == -10fix朝零方向取整，如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1;floor朝负无穷方向取整，如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1;ceil朝正无穷方向取整，如ceil(-1.3)=-1; ceil
2021-07-31 17:31:18
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原创 性别年龄论文阅读（4）——SSR-Net
性别年龄论文阅读（4）——SSR-NetSSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age EstimationConference: Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}本文提出了一种新的C...
2020-08-25 11:53:17
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原创 Feature Selection Mechanism in CNNs for Facial Expression Recognition
BMVC2018Feature Selection Mechanism in CNNs for Facial Expression Recognition
2019-12-05 22:16:23
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原创 FaceNet2ExpNet: Regularizing a Deep Face Recognition Net for Expression Recognition
**FaceNet2ExpNet: Regularizing a Deep Face Recognition Net forExpression RecognitionHui Ding , Shaohua Kevin Zhou and Rama Chellappa University ofMaryland, College Park Siemens Healthcare Techno...
2019-11-22 22:17:18
562
原创 20191116日 SqueezeNet&&&DSD（Dense-Sparse-Dense Training）
SqueezeNet 发表于ICLR-2017，作者分别来自Berkeley和Stanford，SqueezeNet不是模型压缩技术，而是 “design strategies for CNN architectures with few parameters”SqueezeNet的核心在于Fire module，Fire module 由两层构成，分别是squeeze层+expand层，如下图...
2019-11-16 10:38:16
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原创 ResNeXt
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版：ResNeXt。作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度和计算...
2019-11-06 15:19:00
137
原创 卷积神经网络中的Separable Convolution
卷积神经网络中的Separable Convolution卷积神经网络中的Separable Convolution卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolu...
2019-11-05 09:16:04
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原创 SENet(CVPR2017)
此论文是由Momenta公司所作并发于2017 CVPR，论文中的SENet赢得了ImageNet最后一届（ImageNet 2017）的图像识别冠军。论文的核心点在对CNN中的feature channel（特征通道依赖性）利用和创新。 论文的动机是从特征通道之间的关系入手，希望显式地建模特征通道之间的相互依赖关系。另外，没有引入一个新的空间维度来进行特征通道间的融合，而是采用了一种全新的“特征...
2019-11-04 20:28:05
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原创 Second-order Temporal Pooling for Action Recognition
Cherian A, Gould S. Second-order temporal pooling for action recognition[J]. International Journal of Computer Vision, 2019, 127(4): 340-362.基于视频的动作识别的深度学习模型通常为短视频片段(由几帧组成)生成特征;通过计算这些特性的统计数据，将这些剪辑级...
2019-09-09 22:09:43
259
原创 Collaborative Spatiotemporal Feature Learning for Video Action Recognition
Li C, Zhong Q, Xie D, et al. Collaborative Spatiotemporal Feature Learning for Video Action Recognition[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 7872-7...
2019-09-08 00:23:26
633
原创 Temporal-Spatial Mapping for Action Recognition
Xiaolin Song, Cuiling Lan, Wenjun Zeng, Fellow, IEEE, Junliang Xing, Member, IEEE, Xiaoyan Sun, SeniorMember, IEEE, and Jingyu Yang, Senior Member, IEEESong X, Lan C, Zeng W, et al. Temporal-Spatia...
2019-09-08 00:19:08
690
原创 数据扩增手段
为了获得更多数据，我们只需要对现有数据集进行微小改动。轻微更改，例如翻转或翻译或轮换。无论如何，我们的神经网络会认为这些是不同的图像。卷积神经网络CNN，对放置在不同方向的对象，也能进行稳健的分类，即具有不变性的属性。更具体地，CNN对于平移，不同视角，尺度大小或光照等（或上述的组合）可以是不变的。这基本上是数据增加的前提。在实际场景中，我们可能会在一组有限的条件下获取图像数据集。但是，我们的...
2019-07-31 16:26:24
2832
原创 pyinstaller打包报错RecursionError
RecursionError想使用python打包生成exe文件，突然发现在打包过程中会出现：RecursionError: maximum recursion depth exceeded异常，然而百度好久，都在说明一个问题：报错提示超过最大递归深度，解决办法：import syssys.setrecursionlimit(1000000) #例如这里设置为一百万但是打包命令Pyinst...
2019-07-25 17:11:14
1455
2
原创 目标检测知识点及常用网络——RCNN,SPPNET等
物体检测算法常用到的概念下面我们讲解一下在物体检测算法中常用到的几个概念：Bbox，IoU，非极大值抑制。Bounding Box(bbox)bbox是包含物体的最小矩形，该物体应在最小矩形内部，如上图红色框蓝色框和绿色框。物体检测中关于物体位置的信息输出是一组(x,y,w,h)数据，其中x,y代表着bbox的左上角(或者其他固定点，可自定义)，对应的w,h表示bbox的宽和高.一组(x,...
2019-07-17 10:02:41
552
原创 ssd目标检测验证
模型可以在这里下载 （亲测可用) https://github.com/grofattila/dji-tello-object-detection-demo#encoding:utf-8import tensorflow as tfimport numpy as np import osfrom matplotlib import pyplot as pltfrom PIL...
2019-07-15 17:19:15
511
原创 pyqt有用的链接以及小tips
https://blog.csdn.net/rookie_wei/article/details/81210499https://blog.csdn.net/yourgreatfather/article/details/84635778pyqt使用https://blog.csdn.net/zd0303/article/details/50261481
2019-07-15 15:38:58
164
原创 Python os.walk() 方法
概述os.walk() 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名，向上或者向下。os.walk() 方法是一个简单易用的文件、目录遍历器，可以帮助我们高效的处理文件、目录方面的事情。在Unix，Windows中有效。walk()方法语法格式如下：os.walk(top[, topdown=True[, οnerrοr=None[, followlinks=False]]])参数...
2019-07-05 09:39:31
202
原创 目标检测-Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal NetworksTPAMI.2016 Ren, Shaoqing，He, Kaiming，Girshick, Ross…物体检测算法常用到的概念下面我们讲解一下在物体检测算法中常用到的几个概念：Bbox，IoU，非极大值抑制。Bounding B...
2019-07-02 09:33:02
139
原创 Deep Covariance Descriptors for Facial Expression Recognition
N. Otberdout, A. Kacem, M. Daoudi, L. Ballihi, and S. Berretti, “Deepcovariance descriptors for facial expression recognition,” in BMVC,2018Abstract本文利用协方差矩阵对深度卷积神经网络(DCNN)特征进行编码，用于人脸表情识别。协方差矩阵的...
2019-05-27 21:04:08
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原创 Deep Covariance Descriptors for Facial Expression Recognition
N. Otberdout, A. Kacem, M. Daoudi, L. Ballihi, and S. Berretti, “Deepcovariance descriptors for facial expression recognition,” in BMVC,2018Abstract本文利用协方差矩阵对深度卷积神经网络(DCNN)特征进行编码，用于人脸表情识别。协方差矩阵的...
2019-05-27 21:02:57
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原创 Deep Facial Expression Recognition: A Survey
虽然人脸检测是实现特征学习的唯一必要步骤，但进一步利用局部地标的坐标对人脸进行比对可以显著提高识别性能。这一步是至关重要的，因为它可以减少面部尺度和平面内旋转的变化。表2研究了深度FER中广泛使用的人脸关键点检测算法，并对其效率和性能进行了比较。主动外观模型(AAM)[53]是一个经典的生成模型，它从整体的面部外观和整体的形状模式来优化所需的参数。在判别模型中，混合树(MoT)结构模型[56]...
2019-05-24 22:36:38
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原创 表情识别数据集难点
随着FER文献将其主要焦点转移到具有挑战性的野外环境条件，许多研究人员致力于采用深度学习技术来处理困难，例如光照变化，遮挡，非正面头部姿势，身份偏差和识别 低强度表达。 鉴于FER是一项数据驱动的任务，并且训练足够深的网络以捕获与细微表达相关的变形需要大量的训练数据，深度FER系统面临的主要挑战是缺乏关于数量的训练数据 和质量。由于不同年龄段，文化和性别的人以不同方式显示和解释面部表情，理想的面...
2019-05-22 22:23:32
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原创 Joint Pose and Expression Modeling for Facial Expression Recognition
Zhang F, Zhang T, Mao Q, et al. Joint pose and expression modeling for facial expression recognition[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 3359-3368...
2019-05-22 22:20:26
1215
原创 Learning Deep Features for Discriminative Localization
Learning Deep Features for Discriminative Localization CVPR2016在这项工作中，我们重新审视了[13]中提出的全局平均池化层，并阐明了它如何明确地使卷积神经网络具有显着的定位能力，尽管在图像级标签上进行了训练。虽然此技术先前被提议为 作为规范训练的手段，我们发现它实际上构建了一个可应用于各种任务的通用定位的深度表示。 尽管全局平均合并...
2019-05-21 16:29:27
149
原创 Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
iccv2017 通过基于梯度的定位，从深层网络进行可视化解释这篇文章其实是CAM的进化版，主要是为了解决CNN模型的不可见问题，CAM论文中通过Class Activation Mapping技术将模型中感兴趣的区域用热力图的方式区分出来。作者在这篇文章中提出了一个新的概念，叫做Grad-CAM，全称Gradient-weighted Class Activation Mapping。与CAM...
2019-05-20 08:30:07
1430
原创 CNN可视化概述
背景;在当前深度学习的领域，有一个非常不好的风气：一切以经验论，好用就行，不问为什么，很少深究问题背后的深层次原因。从长远来看，这样做就埋下了隐患。举个例子，在1980年左右的时候，美国五角大楼启动了一个项目：用神经网络模型来识别坦克(当时还没有深度学习的概念)，他们采集了100张隐藏在树丛中的坦克照片，以及另100张仅有树丛的照片。一组顶尖的研究人员训练了一个神经网络模型来识别这两种不同的场景...
2019-05-14 20:24:36
2011
原创 深度学习的可解释性——Striving For Simplicity: The All Convolution Net
Striving For Simplicity: The All Convolution Net 是ICLR 2015的一篇论文，作者Jost Tobias Springenberg , Alexey Dosovitskiy , Thomas Brox, Martin Riedmiller这个方法来自于ICLR-2015 的文章《Striving for Simplicity: The Al...
2019-05-12 22:27:54
572
原创 深度学习的可解释性——Striving For Simplicity: The All Convolution Net
Striving For Simplicity: The All Convolution Net 是ICLR 2015的一篇论文，作者Jost Tobias Springenberg , Alexey Dosovitskiy , Thomas Brox, Martin Riedmiller这个方法来自于ICLR-2015 的文章《Striving for Simplicity: The Al...
2019-05-12 22:27:50
1104
原创 Network-in-network理解
在Network in Network结构（NIN结构），mlpconv层相当于先进行一次普通的卷积（比如3x3），紧跟再进行一次1x1的卷积。由图可知，mlpconv=convolution+mlp（图中为2层的mlp）。在实现上,mlpconv=convolution+1×1convolution+1×1convolution（2层的mlp）个人认为实现NIN就是在原来的卷积后再加上1...
2019-05-10 21:29:53
1589
原创 Condition GAN
GAN，Generative Adversarial Network是目前非常火也是非常有潜力的一个发展方向，原始的GAN模型存在着无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题，近年来，在原始GAN模型的基础上衍生出了很多种模型，如：条件——CGAN、卷积——DCGAN等等条件生成式对抗网络（CGAN）是对原始GAN的一个扩展，生成器和判别器都增加额外信息 yy为条件, yy 可以使任意信息,例如类...
2019-05-07 15:21:03
4274
原创 Facial Expression Recognition by De-expression Residue Learning
Huiyuan Yang, Umur Ciftci and Lijun YinDepartment of Computer ScienceState University of New York at Binghamton, USA{hyang51, uciftci}@binghamton.edu; [email protected]给定中性面部图像，与先前使用像素级或特征...
2019-05-07 14:31:27
655
原创 数据增强
1.tf.image.random_flip_left_right(image,seed=None)为随机翻转函数，注意这里的image有三个维度[height, width, channels]。还有一点就是此函数是在width方向上随机翻转的，有可能结果就是从左往右翻转，从左往左翻转即没有翻转。翻转图像tf.image.flip_up_down()将图像上下翻转tf.image.fli...
2019-04-27 10:23:12
193
原创 人脸检测函数
face_detector_v1.py# created at 2017-11-27# updated at 2018-09-06# Author: coneypo# Dlib: http://dlib.net/# Blog: http://www.cnblogs.com/AdaminXie/# Github: https://github.com/co...
2019-04-26 21:54:28
665
2
转载 shutil
#复制文件：shutil.copyfile(“oldfile”,“newfile”) #oldfile和newfile都只能是文件shutil.copy(“oldfile”,“newfile”) #oldfile只能是文件夹，newfile可以是文件，也可以是目标目录#复制文件夹：shutil.copytree(“olddir”,“newdir”) #olddir和newdir都只能是目录...
2019-04-26 20:37:12
864
原创 目标检测与深度学习
https://mp.weixin.qq.com/s/b5O4QmyWrjZ_mqlrCP5Vww这个链接也有一篇文章综述https://mp.weixin.qq.com/s/b5O4QmyWrjZ_mqlrCP5Vww这个链接也有一篇文章综述
2019-04-22 19:30:09
614
原创 Deep Learning for Videos: A 2018 Guide to Action Recognition
Deep Learning for Videos: A 2018 Guide to Action Recognition视频深度学习:2018行动识别指南医学图像，如核磁共振成像(MRIs)， CTs (3D图像)非常类似于视频-他们都编码二维空间信息超过三维。就像从3D图像中诊断异常一样，从视频中进行动作识别需要从整个视频中捕捉上下文，而不仅仅是从每个帧中捕捉信息。图1:左:头部CT扫描...
2019-04-05 12:04:04
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原创 剑指offer编程题——2019/4/1
题目描述在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。class Solution {public: bool Find(int target, vector<vector<int> > array) { int...
2019-04-01 22:28:34
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原创 性别估计论文阅读——HyperFace
HyperFace: A Deep Multi-Task Learning Framework for Face Detection, Landmark Localization, Pose Estimation, and Gender RecognitionRanjan R, Patel V M, Chellappa R. Hyperface: A deep multi-tasklearn...
2019-04-01 15:39:36
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