这些值在相邻帧间的差将输入神经网络以预测一个稠密运动场（dense motion field）以及一个闭合遮罩（mask），该遮罩指定了需要修饰或者需要做上下文推断的图像区域。...FOMM生成的视频和图像动画预测示例 ? 使用一阶运动模型生成的最终动画帧的子样本 图像拼接 尽管可以针对自己的项目重新训练模型，Emily还是决定就用Siarohin等作者给出的神经网络权重。...这里j决定了S形函数的陡度，k是拐点，m是坐标中点值。函数画出来如下： ? Emily把动画集中的33帧图像都做了如上处理，结果每一张看起来都浑然一体： ?...选定模型之后，Emily又写了一些代码用于把用户的摄像头数据对接到BlazeFace。程序每跑一次，模型会输出一个包含人脸特征点的数组，以及特征点对应的2维坐标。...用这些数据可以计算用户两眼的中点位置，这样就近似得到了脸部中心的X坐标。
BlazeFace可用于检测智能手机前置摄像头捕捉到的图像中的一个或多个人脸。返回的是一个边界框和每个人脸的6个关键点(从观察者的角度看左眼、右眼、鼻尖、嘴、左眼角下方和右眼角下方)。...Anchors是预定义的静态边界框，作为网络预测调整的基础，并确定预测粒度。...2、与预测性能相关的创新： 提出一种替代非极大抑制的联合分辨率策略，在重叠预测之间实现更稳定、更平滑的tie resolution。...当这样的模型应用于随后的视频帧时，预测往往会在不同的anchor点之间波动，并表现出明显的人脸框抖动。...轻量级特征提取网络 更适合GPU的anchor方案 改进了tie resolution策略 GPU上的快速推理 精度 眼间距离的平均绝对误差为10%左右就足够精确了 后续模型的面对齐 生成6个面部关键点坐标
Anchors（SSD 术语中的先验）是预定义的静态边界框，作为网络预测调整和确定预测粒度的基础。 2....除了预测轴对齐的面部矩形外，BlazeFace 模型还生成了 6 个面部关键点坐标（用于眼睛中心、耳、嘴中心和鼻尖），以便我们估计面部旋转角度（滚动角度）。...实际上，在具有金属外壳的 Apple iPhone X 上，16 位浮点运算中的 3×3 深度卷积对于 56×56×128 的张量需要花费 0.07 ms，相比之下 128 到 128 通道的 1×1...这样的模型应用于后续视频人脸预测时，预测结果将在不同锚之间波动并且在时间序列上检测框上持续抖动（人类易感噪声）。...在图 7 中，我们展示了 BlazeFace 的输出，即预测的边界框和面部的 6 个关键点（红色）如何通过一个更复杂的人脸轮廓估计模型来进一步细化，并将其应用于扩展的结果。 ?
手部标志模型，其在由手掌检测器定义的裁剪图像区域上操作并返回高保真3D手部关键点。 一种手势识别器，它将先前计算的关键点配置分类为一组离散的手势。...将精确裁剪的手掌图像提供给手部界标模型大大减少了对数据增加（例如旋转，平移和缩放）的需要，而是允许网络将其大部分容量专用于坐标预测精度。 ? 手感知管道概述。...BlazePalm：实时手部/手掌检测 为了检测初始手部位置，采用名为BlazePalm 的单发探测器模型，以类似于BlazeFace的方式针对移动实时使用进行了优化，BlazeFace也可用在MediaPipe...检测手是一项非常复杂的任务：模型必须在各种手部尺寸上工作，相对于图像框架具有大范围跨度（~20x），并且能够检测被遮挡和自闭合的手。...手部地标模型 在对整个图像进行手掌检测之后，随后的手部界标模型通过回归（即直接坐标预测）在检测到的手部区域内执行21个3D手肘坐标的精确关键点定位。
如果样本是正例而且被预测为正例，则归为TP；如果被预测为负例，则归为FN；如果样本是负例而且被预测为正例，则归为FP；如果被预测为负例，则归为TN。...出现在ROC图中左侧的分类器，离X轴越近的分类时越保守，只有当证据非常充足时才会预测为正例（以逻辑回归来说，分类阈值越大，越保守-只有当f(x) > 0.9时才会归为正类），因此假阳率也会很低，false...比如点(0.5, 0.5)表示预测过程中对样本一般时间预测为正例、一般时间预测为负例。（0.9,0.9）表示预测过程中90%的时间将样本预测为正例。最后得到y=x这样的曲线。...如果分类器处于右下方，接近x轴，我们可以将模型的预测结果反着来[取反]，就可以将roc的点搬到y=x左上方去。反着来，原来预测的正类变为负类，负类变正类；TP变FN，FP变TN。...roc曲线的绘制主要就是需要找到图像中的各个坐标点，所以这个算法的主要目的就是找到ROC的各个坐标点。 输入：测试集L，f(i)表示分类器对样本i的预估分数；P，N分别表示正类、负类的样本数。
.,5) 不是一件容易讲清的事，我试试，先看一个二分类预测类别以及预测正类概率的表 (按照预测概率降序排序，其中正类 P 和负类 N 都有 10 个)。...第一个点：当阈值 = 0.9，那么第 1 个样本预测为 P，后 19 个样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 1/10 =0.1 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 -...第四个点：当阈值 = 0.6，那么前 4 个样本预测为 P，后 16 个样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 3/10 =0.3 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 - 9...最后一个点：当阈值 = 0.1，那么全部样本预测为 P，零样本预测为 N，这时 TPR = 真正类/全部正类 = 10/10 =1 FPR = 1 - 真负类/全部负类 = 1 - 0/10 =1...True ) X, y = X_y.data, X_y.target 其实我觉得原来将 return_X_y 参数设置为 True，一次性的把 X 和 y 都返回出来更简便，代码如下： X, y = fetch_openml
DCNv2已经在多个视觉任务中广泛验证过其效果，在考虑到速度与精度平衡的前提条件下，本次升级的YOLOv3模型使用DCNv2替换了主干网络中stage5部分的3x3卷积。...人脸检测模型BlazeFace压缩3倍，提速122% PaddleDetection中包含了两种轻量化的人脸检测算法，即Faceboxes和BlazeFace。...图4 BlazeFace的NAS版本硬件延时搜索过程 新增IoU损失函数，精度再提升1%，不增加预测耗时 PaddleDetection新增IoU(Intersection over Union)系列损失函数及相关模型...通过输入608x608图片进行测试，部分耗时测试数据如下表所示。当裁剪的FLOPs减少超过50%时，在手机上的耗时减少57%，即加速2.3倍，裁剪的模型在GPU上也有一定的收益。 ?...用户在训练完模型后，即可获取现成的C++预测代码，可以直接使用完成预测操作，并且仅通过一定的配置以及少量代码，就可以把模型集成到自己的服务中，完成相应的图像检测任务。
以上四类判别结果展示在混淆矩阵上是一个两行两列的交叉矩阵，行分别代表实际的正例和负例，列分别代表预测的正例和负例。...）:样本实际为正例，但模型预测为负例； 左下角被称为假阳性（False Positive，FP）：样本实际类别为负例，但模型预测为正例； 右下角被称为真阴性（True Negative，TN）：样本实际类别为负例...，且模型预测为负例。...横坐标是false positive rate(FPR)，纵坐标是true positive rate(TPR)。...以上纵坐标的TPR即是上述的指标召回率，FPR则指代负样本中的错判率（假警报率），FPR = FP/(FP + TN) 。
blazeface使用两层anchor bifpn真的有用，性能有提升且计算量小。 ?...多级预测，最深层次预测一个粗视差，然后不断预测residual，disparity网络的主体是3d卷积 ? 视差估计网络 3d卷积负责代价匹配的代价其实很大，因为3d卷积的计算量其实比较大。...相同的点云在空间中经过一定的刚性变化（旋转或平移），坐标发生变化，我们希望不论点云在怎样的坐标系下呈现，网络都能得到相同的结果。...注意到的是输出的是一个定义在三维平面上的函数，xyz是它的定义域，原始点集是常函数 其中，W 和 F 均为连续函数，(x,y,z)(x,y,z) 是 3D 参考点的坐标，(δx,δy,δz)(δx,δy...函数 W 的输入是以 (x, y, z) 为中心的 3D 邻域内的 3D 点的相对坐标，输出是每个点对应的特征 F 的权重。S 是一个关于密度的函数，输入是每个点的密度，输出是每个点对应的逆密度系数。
一个手部标志模型，作用于手掌探测器返回的裁剪图像区域，并返回高保真的3D手部关键点。 一个手势识别器，将先前得到的关键点排列分类为不同的手势。...提供给手部标志模型的手掌剪裁图像大大降低了对额外数据（如旋转、平移和缩放）的要求，从而允许其将大部分能力用于针对坐标预测精度的处理。...手部标志模型；gesture recognizer：手势识别器 BlazePalm：实时手部/手掌探测 为了检测初始手部位置，我们采用名为BlazePalm的单发探测器模型，它参考了MediaPipe中的BlazeFace...手部标志模型 在对整个图像进行手掌检测之后，手部标志模型通过回归（即直接坐标预测）在之前检测到的手部区域内精确定位了21个3D手部骨骼关键点坐标。...为了获得可靠数据，我们手动标注了大约30000幅具有手部骨骼关键点坐标的真实图像，如下所示（我们从图像深度图中获取Z值，如果它相应的坐标存在）。
(计算损失) gj表示这个网格的左上角y坐标 gi: 表示这个网格的左上角x坐标 anch: 表示这个target所使用...高比两者中较大的一个值和它的索引 [0]返回较大的一个值 # j.shape = [3, 314] False: 当前anchor是当前gt的负样本 True:...) # feature map上的原点在左上角 向右为x轴正坐标 向下为y轴正坐标 # grid xy 取target中心的坐标xy(相对...(计算损失) # gj表示这个网格的左上角y坐标 # gi: 表示这个网格的左上角x坐标 # anch: 表示这个target...+ '\n') for x in flow.cat((txy[i], twh[i]), 1)] # 置信度损失是用所有样本(正样本 + 负样本)一起计算损失的
TP+FNTP PR曲线绘制 PR曲线的横坐标为召回率R，纵坐标为查准率P 将预测结果按照预测为正类概率值排序 将阈值由1开始逐渐降低，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次可以计算出当前的P，R值...FPR，纵坐标为TPR 将预测结果按照预测为正类概率值排序 将阈值由1开始逐渐降低，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次可以计算出当前的FPR，TPR值 以TPR为纵坐标，FPR为横坐标绘制图像...AUC的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本，从所有负样本随机抽取一个负样本，对应的预测probability中该正样本排在负样本前面的概率。...当一个正样本在正类预测结果的升序排列中排在第k位，则证明它与排在其后面的负样本构成了正确排序对，则所有正确排序的样本对的总和为： 举个例子： 例如 ( r a n k 0 − 1 ) (rank_...x[1])] # 将排序后的正样本的rank值记录下来 rank_list = [i+1 for i in range(len(rank)) if rank[i]==1] # 计算正样本个数m M =
它对整个图像进行操作，并返回一个定向的手部边界框； 手部标志模型。...它在掌上探测器定义的裁剪图像区域上操作，并返回高保真的 3D 手部关键点； 手势识别器，它将先前计算的关键点配置分类为一组离散的手势。...该模型可用于移动实时检测，其方式类似于 BlazeFace（https://arxiv.org/abs/1907.05047），这个模型也可以在 MediaPipe 中使用。...手部检测是一项非常复杂的任务：我们的模型必须要适应不同的手部尺寸，因此它具有相对于图像帧更大的范围 (~20x)，并且它能够检测被遮挡以及自遮挡的手部状态。...手部标志模型 在对整个图像进行手掌检测后，我们随后的手部标志模型通过回归对检测到的手部区域内的 21 个 3D 手关节坐标进行精确的关键点定位，即直接对坐标进行预测。
对于 k 元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。对于常见的二元分类，它的混淆矩阵是 2x2 的。 假设要对 15 个人预测是否患病，使用 1 表示患病，使用 0 表示正常。...一般情况下，FPR 越低，说明有更多的负类样本被模型预测正确，模型的效果越好。...一般情况下，TNR 越高，说明有更多的负类样本被模型预测正确，模型的效果越好。...特殊的线：y = x，这条线上的所有的点都表示模型的区分能力与随机猜测没有差别。...举个例子，随机挑选一个正样本以及一个负样本，分类器对这两个样本进行预测得到每个样本属于正类的概率值，根据概率值对样本进行排序后，正样本排在负样本前面的概率就是 AUC 值。
四种分类 真正（True Positive , TP）被模型预测为正的正样本； 假负（False Negative , FN）被模型预测为负的正样本； 假正（False Positive , FP...）被模型预测为正的负样本； 真负（True Negative , TN）被模型预测为负的负样本。...横纵坐标解释 该曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate, FPR），N是真实负样本的个数， FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。...纵坐标为真阳性率（True Positive Rate, TPR）， ? P是真实正样本的个数， TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数。...曲线上的每个点向X轴做垂线，得到若干梯形，这些梯形面积之和也就是AUC 。 (2)Mann-Whitney统计量： 统计正负样本对中，有多少个组中的正样本的概率大于负样本的概率。
作者说如果使用softmax进行分类mAP会从54.2%掉到50.9%,作者给出的是sofxmax在取任意的样本的负样本，也就是是所有的负样本共享，而SVM是只专门取对应类的负样本. 6．边框回归 具体步骤...： 6.1 当使用SVM分类器对SS提供的候选区域目标[经过筛选后的]进行打分之后，模型会使用一个边框回归器会对这区域给出一个预测的区域坐标【我们称之为bounding box】，并在经过CNN提取的特征图上进行回归...,N 其中Ｐ是预测区域，Ｇ为我们标注的区域 且Ｐ={Pix,Piy,Piw,Pih}表示的（x,y,w,h）分别是中心坐标：x,y坐标ｗ,h宽高 Ｇ和Ｐ拥有同样的结构，我们的目的是学习一种变换能够将预测的...的坐标，Ｐx表示的是SS算法等处理过后的区域目标在原图上的中心坐标x....tx 表示x的变化量 ty = (Gy - Py)/Ph ; （2） 注: Gy 表示的是在原图上的左上角y的坐标，Ｐy表示是SS算法等处理过后的区域目标在原图上的中心坐标
预测值：RPN网络预测出的分类结果，即是前景还是背景 回归loss 真值：Anchor与其对应的ＧＴ之间的offst值 预测值：RPN网络预测出的回归结果，即预测出的偏移量offst 很明显，回归的真值与分类的真值有关系...如果下采样率为默认的16，则每一个点的坐 标乘以16即可得到对应的原图坐标。...而回归损失的真值就是anchor与对应的GT的偏移量（offst） Anchor 与GT 偏移量的求取过程： ground truth:标定的框也对应一个中心点位置坐标x*,y*和宽高w*,h* anchor...box: 中心点位置坐标x_a,y_a和宽高w_a,h_a 所以，偏移量： △x=(x*-x_a)/w_a △y=(y*-y_a)/h_a ...在回归分支中，利用1×1卷积输出36×37×50的特征，第一维的36包 含9个Anchors的预测，每一个Anchor有4个数据，分别代表了每一个 Anchor的中心点横纵坐标及宽高这4个量相对于真值的偏移量
如果以FPR为横坐标，TPR为纵坐标，就可以得到下面的坐标系： ? 可能看到这里，你会觉得有点奇怪，用FPR和TPR分别作横纵坐标有什么用呢？我们先来考察几个特殊的点。...2 如果在给定的样本中，我都随机预测，也就是0.5概率预测为良性肿瘤，0.5概率预测为恶性肿瘤。那么这条曲线会是怎样的呢？可以想象，如果数据是均匀，那么这条曲线就是y=x。...你需要选择一个阈值，比这个阈值大的预测为正例，比这个阈值小的预测为负例。如下图： ? 在这个图中，阈值选择了0.5于是左边的样本都被认为是负例，右边的样本都被认为是正例。...但是，当蓝色区域与红色区域基本重叠时，ROC曲线就和接近y=x这条线了。...其实，AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 ? 比如上图，第一个坐标系的AUC值表示，所有的正例都排在负例的前面。第二个AUC值，表示有百分之八十的正例排在负例的前面。
BlazeFace 就像它的名字一样，它是由谷歌发布的速度极快的人脸检测算法。它接受 128x128 维的图像输入，推理时间是亚毫秒级，已优化到可以在手机中使用。...它速度这么快的原因是： YOLO 和 SSD 用来检测大量的类别，而 BlazeFace 不同，是一个专门的人脸检测器模型。...因此 BlazeFace 的深度卷积神经网络架构比 YOLO 和 SSD 的架构小。...与 BlazeFace 类似，它是一个小型的深度卷积神经网络，只为检测一种类别——人脸而设计。它的推理时间可满足 CPU 上的实时检测需求。...该算法以面部嵌入向量作为输入，以人的名字作为输出返回。 在把图片放到网上前，用户可以采用过滤器修改图片中的特定像素。人眼无法察觉这些变化，但它会让面部识别算法觉得很困惑。
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