没想到P图，已经到了这层境界。 想要变成高手，想要随心所欲的修图，以后可能不需要苦练基本功了，你只需要一个马良那样的神笔。 当然，我们说的“神笔”是一个AI。 有多神？...这套随心所欲的P图AI名叫DeepFill（v2），它基于一个门控卷积网络，能够处理任意形式的掩膜，以及用户手绘的线条。...其中四位来自Adobe，也就是搞出Photoshop的那个公司，民间俗称“阿逗比”。（昨天的报道里，Facebook刚说阿逗比不行，看来……） 而第一作者和最后一位作者，来自UIUC。 ?...集合Adobe和大师团队之力，怪不得DeepFill（v2）是P图高手。 可能你一直好奇，为什么名叫DeepFill（v2）？...更多展示 为了体现DeepFill（v2）的实力，再放几个P图实例。 ?
【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。...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。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...不同尺度人脸的数目分布 ? 新技术的可视化结果
人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。...在这之前的人脸年龄转换还只能实现局部人脸的转换，这篇文章首次实现了全脸的年龄转换，包括发际线的转换，极大推动了年龄生成的研究。...人脸年龄转换效果 Figure 2....该方法在传统的基于图像的人脸老化基础上，加入了a) 时序信息（由于是视频生成），b）使用了强化学习搜索最近邻，来辅助人脸老化。 Figure 3. 视频人脸年龄转换效果图。第四行是该方法生成的结果。...此外，文章提出了使用scratch图片来指导人脸姿态选择，可以实现姿态与表情同时变换，且生成了很好的细节。 Figure 5. 大图是生成的正脸/侧脸图，小图是输入的图片 Figure 6.
导语 上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等，并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇，将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。...当用户传入URL参数时，腾讯云人脸识别产品会通过下载代理服务器，模拟公网请求去下载该URL对应的图片，为了保证服务器性能和用户体验，云侧在业务逻辑上对下载耗时进行了阈值设置，一旦下载时间超过4.5s，即会返回...人脸识别产品服务本身问题 当然，如果出现了某一时间段内，下载超时普遍增多，也有一定可能是腾讯云人脸识别下载代理本身的问题。...不过从人脸识别产品发布至今，从未发生过下载代理服务不稳定导致大面积报错，一方面是因为人脸识别产品的服务保证稳定性、高可用性等，另一方面是人脸识别对现网各种报错情况有实时监控和告警，大盘的整体监控情况一直很稳定...这样腾讯云人脸识别服务器就无须下载图片，自然就没有下载超时，服务器会将用户传入的base64解码还原成图片。
借iPhoneX的东风，今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征：Haar特征，并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分图。 ?...iPhoneX Haar特征 想象一下现在你手上有一张图像需要用来做人脸检测，在人脸检测时有一个子窗口在待检测的图片中不断地移动，计算出对应位置的特征。...将计算出的特征送到人脸分类器（本文主要讲解Haar特征及其计算，分类器的训练不涉及）中进行判断，通过筛选的区域则判断为人脸，反之则不是人脸。 那么，这个特征如何表示呢？...其实，Haar特征本身并不复杂，就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和，得到的值称为人脸特征值，如果Haar矩形放到非人脸区域，那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。...下面，就需要介绍人脸检测中的神器——积分图！ 积分图 首先给出积分图的定义：对于一张积分图ii(i,j)，其位置(i,j)处的值ii(i,j)是是原图像i(i,j)左上角方向所有像素的和。
LFW人脸图像数据集是一个大型的人脸数据集，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛，其人脸图像来自网络，且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了，这一点挺方便的。...按人名分类好的人脸图像 LFW不像CelebA一样有具体的戴眼镜与否等标签，不过官方也给出了一个txt文件，记录了各个人分别有多少张人脸图像，因此如果要做人脸识别的测试，可以筛选出有多张人脸图像的人的文件夹来做测试
【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。...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)。在常用的基准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。 ?...注意，训练图像的输入尺寸为640，这意味着从最低层到最高层的特征图大小为160到5。...然后对上面的特征图进行抽样，用当前的特征映射来制作元素级的产品。最后将特征映射分为三个部分，然后是包含不同数目的膨胀卷积层的三个子网络。 ? 实验 特征增强模块的有效性 ?...计算机视觉战队主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。
目录 第一部分：SketchBook的优点 第二部分：SketchBook下载安装步骤 第三部分：SketchBook怎么抠图题外话：如果我想把心交出来，谁能让它不受伤。...第二部分：SketchBook下载安装步骤本教程我们以SketchBook 2019为例，2020,2021版本安装方法雷同。...点击输入图片描述（最多30字） 第三部分：SketchBook怎么抠图1、打开sketchbook软件，进入绘画界面，我们可以导入一张画稿作品，方便我们操作观察。
微软必应bing遥感图。 bing地图比百度遥感图清晰很多，19级，百度是18级，同样的18级，bing地图比百度也清晰很多。所以没有必要用百度地图了。不过bing地图仅用于学习，商用要付费。...quadkey.TileSystem.geo_to_pixel((lat_min, lon_min), tileZoom) print(tilePixelMax) print(tilePixelMin) # 2层循环进行下载...如果js比较熟悉，直接请求上面的地址获得图片地址，再替换图片地址里的变量，变成真实图片地址，再下载。 三、leaflet的geoman插件里的pm方法。...四、注意下载防止被封，所以需要设定随机停顿时间。 五、还没开发拼图的代码。
在大气科学专业，我们主要使用 Metpy 绘制以怀俄明大学高空探测数据为基础的斜-T图(Skew-T)。受更新影响，原本的 upperair_sounding.py脚本也有改动。...Wyoming data)和IGRA2数据源（Integrated Global Radiosonde Archive） 之前我喜欢用怀俄明大学的数据，所以这次就来看看要怎么用怀俄明大学的数据画Skew-T图。...如果能用Siphon下载同格式的数据的话，那么只要改改读取的文件名就可以了。...", UnitStrippedWarning) 能够成功出图，然后看到命令行窗口的第二行显示这个文件在'/home/bugatti/.cache/metpy/v0.10.0' 这个目录里，bugatti...点击下载代码 (PS:Siphon的意思是‘虹吸管’，很适合它，吸数据的虹吸管) 转载请注：Metpy新版功能下载TLnP图设置 - Bugatii100Peagle 更多详见：https://zhuanlan.zhihu.com
人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展，必将大放光彩。...静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储...静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。
这种复杂性不仅源于建模人脸（存在大量建模方法），还来自建模复杂的嘴巴、头发和服装。第二个复杂因素是人类视觉系统对人类头部外观建模中的微小错误的敏锐性。...鉴别器：负责整合和处理原视频帧、合成视频帧、对应的面部特征图和训练序列。它通过序列数，判断合成帧与参考帧是否吻合，以及与面部特征图是否匹配。根据匹配程度，网络计算真实性得分，显示出两者之间的差别。...当然，除了要提供新目标的一些图像样本，还需要提供新目标的面部特征图，合成过程是以这些目标面部特征图为条件的。...图4 微调学习的实验成果对比 研究者还进行了模型在照片或画像上的“木偶”操作，即让静态的照片和画像动起来。实验结果如图5所示。 ? 图5 使静态图片动起来 ? ?...目前，该方法的主要局限性是模仿表示（特别是当前的面部特征图不能表示凝视状态）和缺乏具有里程碑意义的适应性，具体表现为使用来自不同人的面部特征图会导致明显的个人特质不匹配。 参考文献 [1]E.
继神经网络推理框架 ncnn、TNN，动作检测算法 DBG，通用目标检测算法 OSD，人脸检测算法 DSFD、人脸属性算法 FAN等众多优秀的框架、算法开源后，腾讯优图实验室又有一项人脸识别算法研究项目...TFace开源地址： https://github.com/Tencent/TFace 01 项目背景 TFace是由腾讯优图实验室研发的人脸识别算法研究项目，其中TFace中的T意为“trusty”，...人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，裁剪出主要的人脸区域，并经过预处理后馈入后端的识别算法。...随着人脸识别技术的大规模应用，进入“看脸时代”的同时，人脸识别也正在一步步向着“可信”发展。 基于可信人脸识别的理念，TFace重点关注人脸识别领域的四个研究方向：精准、公平、可解释以及隐私。...经过多年的行业实战经验，优图在每个方向都积累了大量硬核技术，其中很多提炼后作为学术成果发表在相关顶级CV会议中。
https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow dcgan人脸生成的粗糙效果：使用tensorboard实时查看训练中生成图片的效果 ? ? ? ? ?
Photoshop是一款非常强大的图像处理软件，使用 Photoshop可以快速制作出精美的照片和图片，对于摄影爱好者来说，使用 Photoshop是非常不错的...
XMind2020(思维导图软件)是一个非常好用的思维导图软件，思维导图不管是在办公和生活总都是非常有用处的，像是进行项目管理，头脑风暴或者计划安排用xmind可以制作的更加有条理性。...3、支持多种格式文件的导出 很 多时候我们需要与朋友分享我们制作的导图，导图软件的导出功能也是我们关注的一大看点。...4、因果分析：鱼骨图 鱼 骨图这个大家如果对产品质量管理有了解的话，应该会很熟悉。鱼骨图又叫因果图，简单的话就是什么原因导致了什么现象或结果。...通过鱼骨图，我们可以理清各种 原因之间的关系，更好的帮助我们解决问题。鱼骨图又分为左右鱼骨图，鱼骨图功能也是xmind软件的一大特色，而且支持导图结构切换。 ...多种结构和主题我们在导图中提供鱼骨图、矩阵图、时间轴、括号图、组织结构图等来丰富你的思维结构。更有六边形、胶囊形、圆形等不同主题形状来强调你的想法。
REG逐步有效地生成与各种曝光设置相对应的中间图像，然后由MED融合这些伪曝光，以检测不同照明条件下的人脸。所提出的方法名为REGDet，是第一个用于弱光人脸检测的“增强检测”框架。...二、背景 作为许多人脸相关系统的基石，人脸检测一直吸引着长期的研究关注。 它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。...为了对不利光照条件下的人脸检测算法进行系统评估，最近构建了一个具有挑战性的基准-DARK FACE，它显示了最先进的人脸检测器有明显的性能下降。...DARK FACE数据集上的人脸探测器的显著性能退化清楚地表明，在弱光条件下检测人脸仍然极具挑战性，这是本此分享的主要重点。...由四个级联卷积递归层组成的编码器负责将输入图像转换为多个尺度（层）的特征图，而由两个卷积层组成的解码器学习将特征映射解码回图像，如上图所示。
1简介 在非约束性环境(如大量人群)中捕获的人脸照片，仍然对当前的人脸识别方法构成挑战，因为人脸经常被前景中的物体或人遮挡。然而，很少有研究涉及到识别部分面孔的任务。...本文提出了一种新的遮挡人脸识别方法，能够识别不同遮挡区域的人脸。通过将一个ResNet中间特征映射的attentional pooling与一个单独的聚合模块相结合来实现这一点。...Extract模块从输入图像中提取特征图 和attention maps ，其中K表示attention maps的个数。...在Attend模块中，使用重新校准的attention maps将特征图合并为K个中间特征向量。...因此，只进行了3次空间降采样，得到了大小为20×20的特征图，其中区域仍然具有很好的可区分性。
AI科技评论消息，在国际权威人脸识别数据库LFW上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成绩为99.80%，再次刷新了人脸识别的准确率世界纪录...LFW是麻省大学计算机视觉实验室维护的一套公开数据库，是目前评价人脸识别性能的试金石之一。 根据腾讯优图实验室的介绍，训练数据来自于他们自发搜集的名人数据库，包含了2万个身份，涉及200万张人脸图像。...通过借助多机多卡的Tensorflow集群训练平台，优图实验室集成了三个深度分别为360、540、720层的类似Inception-resnet结构的深度网络，并将最后全连接层的输出作为特征输出。
故事背景 最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图...举个栗子，有一张640330的横图，我们要把它裁成120150竖图，步骤如下： 1.计算目标比例 = 120 / 150 = 0.8 ?..., 255, 255) 图像预处理 显然，在做人脸识别的时候，我们并不需要所有通道的全部信息，因此在计算时，一般都是先将图片转换为单通道的灰度图，然后去掉一些冗余数据，提高计算效率——可以联想一下PS的抠图方法...我们来看下张图： ? 图：Haar特征[1] 所以这一堆黑白色的条条框框是什么鬼？...实验证明，在照片较清晰且人脸为正脸的话，效果十分不错。有了人脸的位置，我们再想优化剪裁就很容易了。举个栗子：在以上594 X 444的原图基础上，我们想裁出一张90 X 160的竖图。
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