对于年龄估计,Niu 等人提出的 ORCNN,其模型消耗大约 1.7 MB 的内存 [Niu et al., 2016]。 本文提出了一种新的 CNN 模型,称为 Soft Stagewise Regression Network (SSR-Net),用于年龄估计。该模型结构紧凑,内存占用仅为 0.32 MB,并实现了最先进的性能。SSR-Net 的灵感来自 DEX[Rothe et al., 2015; Rothe...
本文提出a novel CNN model called soft Stagewise Regression Network(SSR-Net)for age estimation from a single image with a compact model size. 受DEX启发,通过执行多类别分类,然后通过计算期望值将分类结果转换为回归来处理年龄估计。SSRNet takes a coarse-to-fine strategy and performs multi-class classific...
[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface Reconstruction Network. CVPR 2020. [2] Yiming Luo#, Zhengxin Mi#, Wenbing Tao*. DeepDT: Learning Geometry From Delaunay Triangulation for Surface Reconstruction. AAAI 2021. SSTNet 代码链接: https://github.com...
年龄估计,也是一个颇有点意思的task。 今天来介绍一个其中的经典算法:SSRNet。 paper: SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation codes: SSR-Net 1. 前情提要 年龄估计,其实远在深度学习风行之前就已经有了一些工作了,不过多是用传统方法来做,先提取特征,再在特征上进行分类...
[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface Reconstruction Network. CVPR 2020. [2] Yiming Luo#, Zhengxin Mi#, Wenbing Tao*. DeepDT: Learning Geometry From Delaunay Triangulation for Surface Reconstruction. AAAI 2021. ...
SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation 简介 本文提出了一种年龄回归的方法,定义了由粗到细进行classification的过程,并且取得了不错的实验效果。文章指出,regression-based年龄估计的方法很容易出现过拟合现象,因此很难得到广泛应用,这是因为年龄的随机性和从人脸特征到年龄特征的映射...
今天分享的是IJCAI2018关于年龄预测的一个工作,即基于人脸来预测人的年龄。具体工作是:SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation。 1.关于人脸 在图像识别领域里,人脸技术非常有代表性,达到了极高的精准度,并且应用最为广泛。人脸的基本问题包括人脸目标检测(即定位人脸的目标区域),...
SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation,本文由国立台湾大学实验室发表。主要内容:根据图片预测人物年龄。主要方法:1.将年龄由回归问题转化为分类问题,使用分段回归预测年龄。2.使用动态范围来包含年龄可能出现的区间,也就是说我预
SSRNet: A Deep Learning Network via Spatial‐Based Super‐resolution Reconstruction for Cell Counting and Segmentationdoi:10.1002/aisy.202300185Deng, LijiaZhou, QinghuaWang, ShuihuaZhang, YudongAdvanced Intelligent Systems (2640-4567)
In this article, based on a convolutional neural network (CNN), an interpretable spatial-spectral reconstruction network (SSR-NET) is proposed for more efficient HSI and MSI fusion. More specifically, the proposed SSR-NET is a physical straightforward model that consists of three components: 1) ...