选自arXiv 作者：Ying-Cong Chen等 机器之心编译 参与：乾树、王淑婷 拍的照片看起来太严肃？蓄着胡子有点老？没关系，Facelet-Bank 可以通通帮你解决。近日，腾讯优图研发出一种数字人脸处理技术——Facelet-Bank，可以帮助我们改善图片中的人脸效果。再也不用担心拍照时表情管理失败被做成表情包了呢！ 项目链接：https://github.com/yingcong/Facelet_Bank 引言 数字人脸处理技术旨在改变语义表达和有意义的特征，如微笑和悲伤，或给人脸添加虚拟妆容
在 CVPR 2021 上, 南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技等提出的隐式生成库(Generative Latent Bank), 针对高倍率图像超分辨中的质量和保真度问题提出了一个新的思路。GLEAN 通过利用预训练的 GAN 中丰富多样的先验知识，得到有效的超分效果。与现有方法相比，由 GLEAN 放大的图像在保真度和纹理真实度方面显示出明显的改进。
今天是2021年的2月2日，可以说我把一件压在心底很久的一件事做了，今天我用代金卷买了4个月的云服务器，申请了备案，并且配置了MYSQL，有兴趣的可以往下看看，如果是奔着标题来了的，可以直接看下面。
作者 | Mengjia Yan、Mengao Zhao、Zining Xu、Qian Zhang、Guoli Wang、Zhizhong Su
真人不用出镜，不用费心凹姿势、搞发型，只需一张本人图像，等待几秒钟，就能获得7种完全不同风格：
编程马拉松（Hackathon）是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛，本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起，希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力。比赛过程中，参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法，在短时间内用自己所熟悉的代码及环境，调用腾讯云API识别接口，并输出腾讯云AI 接入体验反馈，赢取丰厚奖品。
贵州大山深处，一个口径达500米的庞然大物，静静坐落在山洼间，将人类与百亿光年外的世界连接在了一起。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，今天介绍最新的分组卷积模型的进展。
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂，导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误，统称为业务逻辑漏洞
1、轻量应用服务器Lighthouse https://cloud.tencent.com/product/lighthouse
深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向，引领了第三次人工智能的浪潮。
京东金融和中科院联合发表的“Exploiting temporal and depth information for multi-frame face anti-spoofing”[1]
本次我想给大家分享一篇我阅读的一篇论文总结，希望可以给做人脸表情识别和深度学习的同学带了帮助，谢谢！也感谢“计算机视觉战队”平台可以给我这样一个机会。 这次看的这篇paper主要提出一个基于深度卷积网络迁移学习的有效脸部表情识别模型。 在MSRA-CFW数据库中通过1580类脸部识别的任务训练深度卷积网络（ConvNets），且从训练的深度模型迁移高层特征去识别脸部表情。主要根据四个面部表情数据库（CK+，JAFFE，KDEF和Pain expressionsform PICS）建立了一个面部表情数据库含
7 月 7 日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与中国香港中文大学（深圳）承办的CCF－GAIR 2017全球人工智能与机器人峰会在深圳大中华喜来登酒店如期开幕。奇虎360副总裁、首席科学家、IEEE Fellow、IAPR Fellow颜水成博士带来了主题为《深度学习：精度极限VS用户体验》的演讲。这是大会首日最后一场演讲。 📷 作为360 人工智能研究院院长，颜水成博士曾在新加坡国立大学领导机器学习与计算机视觉实验室，他的主要研究领域是计算机视觉、机器学习与多媒体分析，其团队提出的“Ne
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【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。首先，提出了一种增强原始特征映射的特征增强模块(FEM)，将单个镜头探测器扩展到双镜头探测器。其次，采用由两组不同的锚计算的渐进锚损失(PAL)来有效地促进特征。第三，通过将新的锚分配策略集成到数据增强中，使用了改进的锚匹配(IAM)，以提供对REGRESOR的更好的初始化。由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。
In terms of Neural Networks and Deep Learning: 卷积在神经网络和深度学习方面的特征:
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。在这里以LeNet5网络来说明，下图是这个网络的结构：
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。
前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩，但GAN的训练是出了名的不稳定，而且收敛时间长，某些特定的数据集时不时需要有些trick，才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑，深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap)，发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面： １.解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。（目前大多文章只是介绍了其中的神经网络，然而这个项目并不是单纯的end-to-end的输出，所以本文还会涉及其他CV的算法以及deepfake的介绍）。 ２.引入肤色检测算法，提升换脸的视觉效果。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 高考已经结束，不知道参加考试的你们考得怎么样？据说今年的数学又上天了？据说某地方卷的语文阅读坑死了几十万当地考生？ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 1 前景概要 高考已经结束几天了，不知道参加考试的你们考得怎么样？据说今年的数学又上天了？据说某地方卷的语文阅读坑死了几十万当地考生？ 最近研发的人工智能机器人Aidam与6名往届高考状元比赛"北京卷文科数学"的答题，用10分钟完成了所有答题，高考状元们用时1小时
今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文《High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection》,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题，刷新了行人检测精度的新高度！而且作者称代码将开源。
今天我们不说计算机视觉基础知识，接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper，其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的结果，在Wider Face数据集中达到了较高的水准，比arxiv2019_VIM-FD的更好一些。今天要说的就是“Improved SRN”，现在开始一起学习吧！
《月令七十二候集解》：“二月中，分者半也，此当九十日之半，故谓之分。秋同义。”《春秋繁露·阴阳出入上下篇》说：“春分者，阴阳相半也，故昼夜均而寒暑平。”
改变人脸的各种属性，如发色、性别、眼镜等，是计算机视觉中的标准任务之一。在给定的人脸图像中，人脸编辑由于其各种应用和娱乐性而不断受到关注。特别地，随着最近生成对抗网络( Generative Adversarial Network, GAN)模型的进步，我们可以简单地通过操作给定图像的潜在特征来完成这一任务。此外，最近，许多基于扩散概率模型( Diffusion Probabilistic Model, DPM )的人脸图像编辑方法也被提出，这些方法显示出高质量和灵活的操作性能。
改变全连接为局部连接，这是由于图片的特殊性造成的（图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的），通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征（多卷积核）。
前言 前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成
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 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf 代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%(FPS)，比YOLOX快180%(FPS)，比Dual-Swin-T快1200%(FPS)，比ConvN
AAAI的英文全称是 the Association for the Advance of Artificial Intelligence，中文意思是国际先进人工智能协会。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
今天给大家介绍一篇百度的论文PyramidBox人脸检测器，这是一款上下文内容辅助的人脸检测器。我自己在比赛中对图像预处理，截取人脸也经常用这个模型去做，效果十分不错。
人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常，我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便，在于我们尽量设置少量的条件，操作简单；可控，在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。已有的基于学习的方法中，使用生成式模型的方法为近年来较常用的方法，然而要么他们的方法是基于人脸的关键点合成特定的表情，要么是基于代表了情绪类别的离散向量，这两种条件通常具有用户参与编辑的方式不够简单（人脸关键点），要么生成结果单一、不可细粒度控制（离散向量）。
高真实感且精确可控的三维人脸建模是数字人构建中的重要问题之一。目前，使用现有的基于网格的人脸建模方法需要专业的人员使用复杂的软件并投入大量的时间和精力，且实现逼真的人脸渲染结果较为困难。
人脸识别MTCNN解析 源代码，效果相当不错（只有测试代码）： https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.ht
为解决复杂环境下的目标视觉检测，人工场景与实际场景平行研究三部曲：
人脸是个人重要的生物特征，业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小；人脸识别是对人脸图像身份进行确认，人脸识别通常会先对人脸进行检测定位，再进行识别；人脸检索是根据输入的人脸图像，从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频。
招募时间：2018年 1 月 22日-2018年 3 月 18日
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【人工智能与机器学习】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
想要个性化设计高真实感的三维立体人脸，却发现自己并不熟悉专业的设计软件？三维人脸编辑方法 NeRFFaceEditing 提供了新的解决方案，即使不会三维建模，也能自由编辑高真实感的立体人脸，建模元宇宙中的个性化数字肖像！
图像分类是计算机视觉中最基础的任务，基本上深度学习模型的发展史就是图像分类任务提升的发展历史，不过图像分类并不是那么简单，也没有被完全解决。
人脸属性编辑再添力作「StyleFlow」，1月7日刚刚开源，上周末我立马就试了一下。
进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思考。
今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing，该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的人脸年龄编辑，效果惊艳，代码也开源了。
机器之心专栏 机器之心编辑部 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和浙江大学-腾讯游戏智能图形创新技术联合实验室的研究者们提出了训练 StyleGAN 隐空间中精细的分离边界的方法，仅用一个向量就能在保持其它面部特征不变的情况下进行语义特征编辑。该方法在去除双下巴等应用中效果显著。 随着社交网络、直播以及短视频的流行，为了给别人留下更好的印象，人脸编辑「美颜」的应用范围越来越广泛，不断发展的科学技术使人脸编辑产生了非常多的研究分支。其中，生成对抗网络（GAN）的隐空间一直是个热点问题，现在越来越多的
在ImageNet数据集上，PeleeNet只有MobileNet模型的66%,并且比MobileNet精度更高。PeleeNet作为backbone实现SSD能够在VOC2007数据集上达到76.4%的mAP。文章总体上参考DenseNet的设计思路，提出了三个核心模块进行改进，有一定参考价值。
标题：Backbones-Review：Feature Extraction Networks for Deep Learning and Deep Reinforcement Learning Approaches
美颜和美妆是人脸中很常见的技术，在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。常见的如磨皮，美白，塑形等美颜技术我们已经比较熟悉了，而本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。
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