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 &mat, types::Age &age); detect接口的...
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。
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每个年龄类别进行移位和缩放,为每个年龄类别分配动态范围。多阶段策略和动态范围都被纳入到soft stagewise公式中。 论文名称:SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation论文地址:ijcai.org/proceedings/2 一、...
与基于序数信息(ordinal information)或分布学习的方法相比,SSRNet 可以通过简单的回归损失和端到端的方式进行训练,而无需额外的信息,例如分布/rank 相似性。实验表明,SSRNet 优于现有的紧凑型网络,包括 MobileNet [Howard et al., 2017]、DenseNet[Huang et al., 2017] 和 ORCNN [Niu et al., 2016]。SSR-...
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、 ...
SSRNet: Scalable 3D Surface Reconstruction Network 论文原地址https://arxiv.org/pdf/1911.07401.pdf 论文目的:surface reconstruction SSRNet 核心是local geometry-aware features foroctreeverticesand designs a scalable reconstruction pipeline 优点: (1)提高顶点和曲面相对位置的重建质量,并行性好 ...
2)SSRNet是首个可以应用到实际大规模点云数据表面重建的深度学习重建方法,可对数百万甚至更大规模的点云数据进行分块并行重建。 之前的深度学习表面重建算法大都只能用于几千到几万规模点云数据的表面重建,甚至对这样规模的点云都需要进行降采样才能够处理(如ONet)。所以之前的深度学习表面重建算法基本上都只能在ShapeN...
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 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 base
The 3D SSRNet outperforms the traditional FDK algorithm at 50 layers away from the midplane, while still keeping the number of network parameters within a manageable range.doi:10.1007/s11220-022-00384-4Diwei YanQingxian ZhaoLiang ZhengXuefeng Zhou...