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或者回归。 提取特征的方法,比如 AAM、 ...
| 原始题目 | SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation | | | | | 中文名称 | SSR-Net: 一个小型的 软分段回归网络 用于年龄估计 | | 发表时间 | 2018年7月13日
SSRNet采用的是局部特征,每个点的特征仅依赖于邻域点的符号距离,且网络的卷积操作也局限于局部,这使得SSRNet在表面重建时具有很好的扩展性。在处理大规模点云数据时,由于内存和显存的限制,数据不可能一次性装入内存和显存进行重建,而SSRNet的扩展性使得对大规模的点云数据,可以采用分块并行的方式完成重建(SSRNet重建...
ssrnet算法介绍 SSRNet(Synthetic Surveillance through Regression Network)是一种基于深度学习的算法,用于进行合成监视的人脸图像生成。它能根据给定的高质量人脸图像生成合成的监视人脸图像,具有很强的真实感。 SSRNet主要采用了深度卷积神经网络(DCNN)的架构。它包含了一个主干网络和一个生成监视人脸的图像生成网络。
SSRNet takes a coarse-to-fine strategy and performs multi-class classification with multiple stages. 每个阶段只负责完善前一阶段的决策,以便更准确地估计年龄。因此,每个阶段执行任务类别少,需要的神经元也少,大大减少了模型的大小。为了解决将年龄分组到类别中所引入的量化问题,SSRNet通过允许根据输入面部图像对...
在lite.ai.toolkit 中,SSRNet的实现类为: class LITE_EXPORTS lite::cv::face::attr::SSRNet; class LITE_EXPORTS lite::mnn::cv::face::attr::SSRNet; class LITE_EXPORTS lite::tnn::cv::face::attr::SSRNet; 该类型目前包含1公共接口detect用于进行年龄检测。 public: void detect(const cv::Mat...
By contrast, in this study, we propose a Spatial Structural Relation Network (SSR-Net) that explores the above-mentioned two kinds of relations simultaneously to learn more discriminative features by modeling the spatial structure information and global context information. In this article, we propose...
SSRNet, 这个方法需要划分输入点云和octree vertices。如图 这个部分在论文理解里详细描述了。 其他信息理解 1 octree vertices,就是每个树的节点只可能接8个或者0个的子节点。为什么是8个呢?因为8个顶点构成了一个立方体。 2 tangent convolution,切面卷积 ...
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...
论文的第三章:SSR-NET结构与方法简述 3.1采用MAE作为损失函数。 3.2分段预测 将年龄范围定为【0, V】,例如90岁,则范围是【0, 90】。我们将年龄区间进行分类,例如每3岁每一类,则有30类。设置类别数目为s,每个类别(BIN)的宽度为w, 所以w=V/s。