随着深度学习技术的进步，面部相关任务的研究也成为学术界和工业界的热门话题。众所周知的面部任务通常包括面部检测，面部识别，面部表情识别等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些纹理信息）作为输入; 3D扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线。与许多2D面部相关的任务介绍性文献/评论文章相比，3D面部的入门知识还不够好。本文将回顾和介绍三维人脸相关的基础知识，并总结..

概述为了提高轻量级人脸识别网络的识别和泛化能力，提出了一种有效的可变群卷积网络vargfacenet。VarGNet它引入了一种刻板的卷积来解决小计算和块内计算强度不平衡之间的冲突。利用变群卷积方法设计了一个支持大规模人脸识别的网络，降低了计算量和参数。具体来说，作者在网络开始时设置了头部来保留基本信息，并提出了一种具体的嵌入方法来降低用于嵌入的全连接层的参数。为了改进解释，作者使...

最近世界卫生组织（W.H.O.）宣布2019年冠状病毒病（NCOV-19）是一种流行病，其特征是新型冠状病毒在全球范围内迅速蔓延。随着各国政府争先恐后地关闭边界，进行接触者追踪并提高对个人卫生的认识以努力遏制病毒的传播。由于预计全世界每天的实际病例都会迅速增加，限制诊断的一个重要因素是病毒病理学检查的持续时间，这种检查通常在市中心的实验室中进行，而实验室通常需要耗时的精度。这引...

背景通过显微成像拍摄大脑非常薄的层的照片并以三维形式对其进行重构，可以确定结构在哪里以及它们之间的关系。但这会带来巨大挑战。获取高分辨率图像并快速捕获以覆盖大脑的合理区域是一项主要任务。一部分问题在于任何摄影师都熟悉的权衡和折衷。打开光圈足够长的时间以允许大量的光线进入，任何运动都会造成模糊；快速拍摄图像以避免模糊，被摄对象可能会变暗。而且在串行块面电子显微镜的广泛使用的技术中，将...

在本文中，我将通过一个车辆检测示例演示如何使用深度学习创建目标检测器。相同的步骤可用于创建任何目标探测器。我经常有朋友和同事问我自动驾驶系统如何感知周围的环境并做出“人类”的决定。目标检测是指对图像和视频中的目标进行定位和分类。下图显示了一个三类车辆检测器的输出，该检测器对每种类型的车辆进行定位和分类。由车辆检测器显示的输出，用于定位和分类不同类型的车辆在创建车辆检测仪之前...

最近这几天，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）的最新结果，国内知名视觉算法公司格灵深瞳取得了优异成绩：在最具挑战的“非约束性自然环境人脸照片”测试项目中获得全球第一名！人脸识别算法测试FRVT由美国国家标准与技术研究院（NIST）主办，NIST直属美国商务部，主要任务是建立国家计量基准与标准，以提高国家技术基础，改进行业产品和服务。FRVT通...

今天，我们将介绍Anime4K（动漫图片超分辨率算法），这是目前最热门的开源项目，特点：实时、视频动画放大算法。在一周内，Anime4K在Github上收获了将近3千颗星。作者在6天前介绍了reddit上的项目，并成为每个人的热门话题，引起了极大的关注！在这个人工智能时代，基本上都是深度学习训练数据等，Anime4K根本不使用深度学习和训练学习，而且速度非常快！下图显示了使用Anime...

近日，谷歌正式推出BodyPix 2.0，这是一款使用TensorFlow.js的人体图像分割工具，它对该工具进行了重大升级，增加了多人支持，提高了准确性。我们先来看一个动态图：BodyPix可以将图像分割为人体和非人体像素，人体部分可以进一步划分为24个人体部分之一。BodyPix可以直接在浏览器中运行，开发人员可以使用几行代码来处理计算机或手机摄像头。使用默认设置，Body...

下面这张图是考古中发现的一块损坏的铭文：关于一项关于雅典卫城的法令（公元前485/4）。概述深度学习可以帮助学者恢复古希腊文字。牛津大学的研究人员（Thea Sommerschield和乔纳森·普拉格教授）和DeepMind的研究人员（Yannis Assael）建立了Pythia，训练了神经网络来猜测希腊铭文中缺少的单词或字符。它们在包括石材，陶瓷和金属的表...

背景大多数人可以通过观察他人仅执行一次任务来学习如何完成给定任务。但是，被编程为通过模仿人类学习的机器人通常需要在一系列人类演示中进行训练，然后才能有效地复制所需的行为。研究人员最近能够使用元学习方法，让机器人观察单个人类演示，从而教机器人执行新任务。但是，这些学习技术通常需要现实世界中的数据，这些数据可能昂贵且难以收集。为了克服这一挑战，伦敦帝国理工学院的一组研究人员开发了一种新方法...