https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2
近日，来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布，开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
这次版本升级，从版本号SeetaFace2 跳过 3 、4、 5直接升级到SeetaFace6，总之就是 666 吧～
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。
在文章《特征，特征不变性，尺度空间与图像金字塔》中我们初步谈到了图像金字塔，在这篇文章中将介绍如何在人脸检测任务中构建输入图像金子塔。
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
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首先谢谢大家对这个库的关注，前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star，十分开心。
在由中国人工智能学会举办的第一期AIDL《人工智能前沿讲习班》上，国内著名人脸识别专家、中科院计算所山世光研究员畅谈了从人脸识别看深度学习对计算机视觉的推动及挑战。值得注意的是，山研究员指出近期人脸识别进展的最大特点，“人脸识别不再搞特殊化了”。此外，他还简要的介绍了由他带领的中科视拓的主打产品SeetaFace人脸识别引擎的框架及技术。并对媒体追捧AI表达了很理性的看法：“切勿过度承诺，避免第三次AI寒冬”。关注公众号，回复“AIDL山世光”即获取77页PPT全文下载。
Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks
SeetaFace6：https://github.com/SeetaFace6Open/index
本内容由大数据文摘（BigDataDigest）和数据派（datapi）联合推出，转载具体要求见文末。 D-News栏目每周一三五独家推送大数据行业新闻合集。每天早上五分钟，用最新鲜的大数据新闻唤醒您！ D-News栏目音频后期成员招募中，如果你对大数据行业新闻和动态有敏感性，或者你有对音频制作很有研究，我们欢迎更多感兴趣的志愿者加入我们，一起交流学习。 点击文末阅读原文加入我们！ 【摘要】阿里成中国第一互联网公司，百度创建独立风投公司专注人工智能，高盛区块链专注外汇交易。最新最全数据新闻，尽在本期D-Ne
前段时间有同学在DotNetGuide技术社区交流群提问：.NET做人脸识别功能有什么好的解决方案推荐的吗？今天大姚给大家推荐2款.NET开源、免费、跨平台、使用简单的人脸识别库，希望可以帮助到有需要的同学。
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值。 它的结构如下图所示： 1 Input Imag
没错这篇又是转发的，因为觉得学习深度学习难免要从别人的代码开始，所以就转发了。不过转发的时候没找到原作者是谁，所以原作者看到不要打我-------QAQ
本文介绍了一种用于人脸检测和识别的轻量级深度学习模型，该模型使用MobileNet作为特征提取器，结合人脸检测算法，可以在保持较高准确率的同时，达到实时性能。同时，作者还提供了基于该模型的代码和示例，以方便读者使用。
这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值，它的结构如下图所示：
实时音视频的开发学习有很多可以参考的开源项目。一个实时音视频应用共包括几个环节：采集、编码、前后处理、传输、解码、缓冲、渲染等很多环节。每一个细分环节，还有更细分的技术模块。比如，前后处理环节有美颜、滤镜、回声消除、噪声抑制等，采集有麦克风阵列等，编解码有VP8、VP9、H.264、H.265等。
今天其实是一个不凡的日子，因为今天是属于我们的“23”！这个数字也是我喜欢的幸运数字，所以今天心情犹如窗外温柔秋风和温暖阳光化学反应的味道，带着美美的心情来开展这周一场精彩的学术沙龙，希望在阅读的您可
要说今年哪项AI技术火，我告诉你，那就是AI修复技术。老照片往往记录着童年、青春的美好瞬间。但是伴随着岁月的流逝，照片变得模糊泛黄，而有一项技术则可以完美的将图片“上色”。
安妮 发自 北京柏悦 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有点晚。 作为一家通用计算机视觉识别公司，中科视拓起步确实晚了点。 往前看看，有11年成立的Face++,12年成立的依图，14年成立的商汤。去年8月，当还是中科院人脸识别专业研究员的山世光宣布成立中科视拓的时候，引起了行业内一次轰动。 不到一个月时间，中科视拓就完成了线性资本领投、紫牛基金、明势资本和地平线跟投的数千万融资。 一年后。昨天，山世光在北京柏悦酒店宣布，中科视拓的pre-A轮融资已经完成。这次融资由安赐资本领投、线性资本跟投，又是一
github源码：https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
人脸检测是目标检测的一个特例，因为目标类别只有一类，剩下的都是背景，所以人脸检测评价标准中会用到些二分类问题的评价，在这里先提一下。 二分类问题最常用的就是精准率和召回率：
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出，人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别，这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道，现在的主要研究方向
标题:RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking
作者简介 周源，携程技术平台研发中心高级研发经理，从事软件开发10余年。2012年加入携程，先后参与支付、营销、客服、用户中心的设计和研发。 本文从计算机视觉的前世今生，到证件全文本OCR的实践，带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等技术。无论是计算机视觉的入门者还是从业者，希望都可以有所收获。 1、什么是OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。 一般的识别过程包
在编程的世界里看见数学的身影，会让我充满好奇和兴奋。这不，在一年一度介绍.NET新版本的官方开发博客《Performance Improvements in .NET 8》中，我看到了这样一个有趣的算法：可扩展近似计数（Scalable Approximate Counting）。
3R（VR、AR、MR）领域内，主要还是以国外公司获得融资为主，而且大部分为应用方向。 本周硬科技领域（10.09-10.14）一共有31起公开报道的投融资事件，其中人工智能依然占据大头，有17起；3
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
「 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
上一篇文章里，我们主要介绍了和资源索引相关的一系列对象，其中包括了 indexer 对象，index 对象，以及 indices 对象等等。在本篇文章里我们主要来介绍和对象存储相关的组件 ThreadSafeStore 接口以及其实现。
这一篇文章，我们介绍一个比较常见又容易被忽略的一个操作，那就是移除字符串中的空格。
① 该语句会删除磁盘上的文件并更新控制文件和数据字典中的信息，删除之后的原数据文件序列号可以重用。
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上一篇文章里，我们主要介绍了和对象存储相关的组件 Store 接口以及它的实现结构体 cache，本质上说该接口和它的实现是对以前文章中介绍的 ThreadSafeStore 接口和它具体实现的更高级抽象，即 ThreadSafeStore 接口的操作需要针对资源对象以及对象的 key， 而 Store 接口有能力获取资源对象的 key， 所以该接口只针对资源对象操作。当然，两种组件针对资源对象的操作在底层上都是并发安全的。本篇文章中我们主要来介绍 Queue 和 DeltaFIFO 组件 ，也是资源对象存储组件。
我最近创建了一个知识星球，13天已经有近160个朋友加入。其中嘉宾有《Android群英传》系列作者徐宜生、今日头条高级工程师月亮和六便士、阿里巴巴无线技术专家辰星。加入星球可以7折购买签名版《Android进阶之光》续作。更多福利请扫描下方二维码了解。 作者：junerver 链接：https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 人脸识别之人脸注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中人脸注册的流程，本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别
内容中的%{CurrentProject:Name}等即为Qt中内置的代码片段的接口，其功能与英文名意思一致
resnet101使用4个由残差块组成的模块，对应上述网络的Bottleneck，每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。每个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍，并将高和宽减半。
本文将衔接《腾讯云Terraform应用指南（三）》，将继续向大家介绍Terraform CLI中最后几个常用命令，助力腾讯云Terraform应用。
源码来自：https://github.com/deckarep/golang-set
ALTER TABLESPACE TS_DD_LHR DROP DATAFILE n; --n为数据文件号
1、分布式网关不同网段场景，本端BD的eRT要和对端VRF下的iRT要相同，其他RT是可选配置
iptraf-ng 可以方便查看当前服务器网络状况：CentOS 7.0，采用了衍生版本iptraf-ng 。
本文针对的是gorm V2版本。hook官方文档可以点击这里，本文旨在对官方文档作一些补充说明。
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