导读：PaddleCV是飞桨开源的产业级CV工具与预训练模型集，提供了依托于百度实际产品打磨，能够极大地方便 CV 研究者和工程师快速应用。使用者可以使用PaddleCV 快速实现图像分类、目标检测、图像分割、视频分类和动作定位、图像生成、度量学习、场景文字识别和关键点检测8大类任务，并且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用于工业、农业、医疗、零售、媒体、驾驶等领域。用户在极大地减少研究和开发成本的同时，也可以获得更好的基于产业实践的应用效果。
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
思维导图是一种有效的思维工具，它可以帮助我们整理信息，激发创意，提高效率。思维导图是一种以中心主题为核心，以分支结构为形式，以关键词和图像为内容的图形表示法。它可以让我们一目了然地看到知识的层次和逻辑，同时也可以激发我们的联想和想象。
感知机是由科学家Frank Rosenblatt发明于1950至1960年代，它受到了Warren McCulloch 和Walter Pitts的更早工作的启发。其具体结构如下图所示：
分享一篇 2020CVPR 录用论文：Deep Face Super-Resolution with Iterative Collaboration between Attentive Recovery and Landmark Estimation，其提出了一种基于迭代合作的人脸超分辨算法。
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。
在图像处理、计算机图形和计算机视觉中，许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。 正如我们常见的机器翻译中，同一句话可以用英语或中文表达一样，一副场景图可以用RGB图像、梯度场、边缘图，语义标签图等。与自动语言翻译类似，我们定义自动图像翻译如下：将图像从一种domain转换到另一个domain的任务，其本质仍旧是图像生成任务。在本文中，我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章，目的是探索GAN在图像翻译任务中的应用。
在Yolov4、Yolov5刚出来时，大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章，并且做了一些讲解的视频，反响都还不错。
今天来介绍一个在CPU上可以实时运行的人脸检测器FaceBoxes，FaceBoxes仍然是以SSD为基础进行了改进，在速度和精度上都取得了较好的Trade-Off，所以就一起来看看这篇论文吧。
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
机器之心专栏 作者：网易互娱AI Lab 网易互娱 AI Lab 提出了一种基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法，分别在台式机 GPU 和手机端 CPU 上支持以实时帧率生成 1440x1440 和 256×256 分辨率的人脸重演图像。 近年来，面部重演 (Face Reenactment) 技术因其在媒体、娱乐、虚拟现实等方面的应用前景而备受关注，其最直接的帮助就是能够帮助提升音视频的制作效率。 面部重演算法是一类以源人脸图像作为输入，可以将驱动人脸的面部表情和头部姿态迁移到源图像中，同时保证在迁移
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 代码地址：https://github.com/meituan/YOLOv6 转自《美团技术团队》 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集COC
这是人脸识别系列的第5篇文章，前4篇文章可以在公众号的人脸识别栏里找到，这篇文章主要是解析CVPR 2014年的经典人脸识别论文DeepID1算法。论文的地址如下：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf 。
本文提出了一种名为Multi-Scale Fully Convolutional Network (MS-FCN)的模型，用于快速人脸检测。MS-FCN通过将多尺度模型往后移，使得前面的卷积层都能够共享，从而在GPU上可以实现100 FPS的检测速度，对于VGA分辨率的人脸图像表现优秀。同时，作者还提出了一种称为image pyramid的图像金字塔结构，用于处理不同尺度的图像，以适应不同场景下的人脸检测需求。
Google开发的MobileNets【1】是用于嵌入式平台计算机视觉应用的基准模型。MobileNets是流线型的架构，它使用depthwise sparable convolution(深度可分离卷积)来构建轻量级的深层神经网络。通过引入两个简单的全局超参数，可实现在速度和准确度之间有效地进行平衡。这两个超参数允许模型构建者根据问题的约束条件，为其应用选择合适大小的模型。MobileNets应用在广泛的场景中，包括物体检测，细粒度分类，人脸属性等。
[GaintPandaCV导语] 今天带来我自己的一篇CVPR2020论文，这篇论文主要针对于大放大倍率情况下人脸超分辨率网络出现的性能衰减问题进行思考。现有的人脸超分辨率方法尤其是基于结构先验知识的人脸超分辨率算法出现性能衰减原因在于：
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》，本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
特征点检测的应用有很多种，比如人脸特征点检测，人体骨架特征点检测，人体运动特征点检测等。今天我就以人脸特征点为例，通过卷积神经网络来实现检测。
例如我们想将训练好的Inception V1现成模型，从TensorFlow转换为TensorRT， 我们可以从（TensorBoard）显示的结构图的最发现找到输入节点，（从该节点的右上角信息）中，
非常强大的综合图示绘制软件edraw max for mac(亿图图示 mac)，可以帮助您轻松创建流程图、网络拓扑图、组织结构图、商业图表、工程图，思维导图、软件设计图和平面布局图等等！而且edraw max mac 中文版使用的范围非常的广泛，包含了3D 图形、方向图、软件设计、UML等，亿图图示 mac 版广泛运用于各大商业，企业，教育事业，以及个人工作需求，非常不错！
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
该结构与普通的卷积神经网络框架的结构很相似。不同点是，在隐含层，也就是倒数第二层的时候，与Convolutional layer4和Max-pooling layer3相连，鉴于卷积神经网络层数越高感受野越大的特性，这种连接方式能够既考虑局部人脸精细特征，又考虑全局的整体特征。
作者完成的这个项目使用了 StyleGAN2 & face aligner来生成美国历任的总统图片。StyleGAN2将生成一个细致的看起来真实的方形人脸图像，并使用优化算法探索潜在的空间，以便找到一个给定类型的现实生活中的例子的准确表示。
Processon 是一款在线画图软件，当然它的功能在不断迭代，现在功能非常丰富。我是 ProcessOn 的重度用户，写文章和工作上都是用它画图，这个软件我用了 4 年了～安利给大家～
时间分辨率(temporal resolution)：时间分辨率由扫描一张图片所需的时间决定，事实上扫描一张图片的时间是由一个扫描时的参数TR决定的。他决定了我们区分观察不同时间点上大脑变化的能力。
随着深度学习发展，大量方法提出使得人脸检测性能在近些年提高。而针对PyramidBox，我们引入了相关策略去提升整个模型性能，包括以下
Resnet即就是残差网络，本文主要是对于resnet给出的网络结构图进行简单解释。
下面的 SVG 图片（可缩放矢量图）包括了 Confluence 数据库中使用的所有表。单击下面的连接在你的浏览器中打开图片连接，你也可以随后将图片下载到本地。你可以使用浏览器的缩放快捷键（Ctrl++ 或 Cmd++）来在图片中查看更多细节。
在下周上海举办的甲骨文全球大会上， 我们为Oracle技术爱好者们精心准备了很多礼品，图片中的“Oracle Database 12c 体系结构图”就是其中之一。 为了制作这一张大图，我们付出了你想不到的艰辛，从制图，到校对、修改，再到技术上的规划、分析，其难度远远超出了我最初的想向，最终交付出版社印刷的文件，已经改到了42稿。 这其中最难的是技术上的确认，网络上的很多结构图错漏百出，我们融合了12c的众多新特性，是最准确的一张。 现在，你只要填写以下链接中的一张调查问卷（点击原文链接打开问卷）： http
外国小哥Nathan Shipley使用卡通图像微调StyleGAN2和FFHQ 脸部模型(英伟达的模型可以制作出不存在的逼真人物) ，将这些真人视频转换成卡通版本。
在很多大型企业中都是拥有着非常多的计算机设备的，相信在企业中工作过的人们都是知道企业中的很多计算机都是互连在一起的，计算机共处于一个局域网中能够更加方便地不同计算机之间的传输，计算机互连之后还可以进行很多更加方便的操作，让企业内部的联系更加紧密。那么一般计算机之间都是通过什么方式来连接在一起的呢？这个时候就需要使用到网络拓扑结构，使用不同拓扑结构的就会形成网络拓扑图，那么网络拓扑图是什么意思？网络拓扑图有哪些分类？下面小编就为大家来详细介绍一下。
之前相关人脸本质图像分解的工作都是在合成数据集中完成的， 但到真实的人脸，不同分布使得泛化效果很差，这篇论文的特色是提出了一种新的训练范式（SFS-supervision），从真实无标签的真实人脸数据中学习形状，反射以及光照，并且还提出了一种更强大的网络模型（SFS-Net）。 SFS-supervision分为以下三步： - a)先使用3DMM中合成的数据集训练SFS-Net； - b)然后用训练好的网络对真实的人脸数据集生成伪标签； - c)最后共同训练合成数据集以及带有伪标签的真实数据集。 直接对真实图像使用重建损失进行反向传播会使分解过程中各个组件发生崩溃而产生平凡解，这里的伪标签是很大程度上缓解这种情况的产生。 SFS-Net网络结构如下：
三个正方体：特征向量，比如说图像的特征，H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道（黑白1通道、彩色3通道）
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众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
原标题：Dense 3D Coordinate Code Prior Guidance for High-Fidelity Face Swapping and Face Reenactment
如今，一部手机就可以解决支付问题，因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款，再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID，使刷脸付款成为了热点话题。 但是大家有没有想过，如果你在超市购物付款的时候，既没有带钱包也没有带手机怎么办？近期，英国的一家超市就可以实现用户动动手指完成付款了！ 英国超市在全球首先实现通过静脉付款 据央视新闻报道，日前，英国伦敦布鲁内尔大学内的一家商店开始提供指静脉识别付款。说得简单一点，就是再对手指进行了相关设置之后，就能够动动手指轻松完成付款
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
这个月先写一篇吧，后面要复习数学考试了，可能到时候就忘了。今天写一个比较有意思的东西，关于人体的分割与姿态估计。如下图所示：
但是与年初OpenAI每次发布的新功能，都能引得外界一阵惊呼的阵仗相比，现在GPT-4的声量似乎小了很多。
说到流程图制作，你可能会用Microsoft Office Visio，然而这个软件太重量级了。现在在线制图软件也做的很好了，比如ProcessOn，它的用户体验非常好。但是这款软件免费版只能制作9张图，之后就需要付费了。
RetinaFace是2019年5月来自InsightFace的又一力作，它是一个鲁棒性较强的人脸检测器。它在目标检测这一块的变动其实并不大，主要贡献是新增了一个人脸关键点回归分支（5个人脸关键点）和一个自监督学习分支（主要是和3D有关），加入的任务可以用下图来表示：
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