论文：Deeply Learned Compositional Models for Human Pose Estimation2018ECCV，Wei Tang, Pei Yu and Ying Wu1.主要思想目前基于传统CNN进行Pose检测，当存在重叠部分、附近人员干扰和杂乱背景造成歧义时，很容易导致检测错误，精度变差。作者提出了一个有希望的方法是利用人体的组合性。它的意思是将一个整体表示

论文:《Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation》1.概述多阶段网络更加适合姿态估计任务，因为该结构可以使得低分辨率的特征和高分辨率的特征重复交叠，兼顾了位置信息和特征抽象信息。2.MSPN框架结构改进1：优化单个stage结构在现有的多stage网络中，每个stage在进行特征降采样和升采样时，其通道是...

PyTorch学习（8）:模型保存和加载Pytorch官方文档： https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/Pytorch学习文档： https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial参考： https://mp.weixin.qq.com/s/iYuMcbnJqVUMDMvwDEPs6Q    https://

下载链接：https://pan.baidu.com/s/1mYsK-Ir8rqzfNXMwCODWEg提取码：1fka练习赛的数据，简单尝试模型效果。

人脸活体检测调研–开源项目1.Github：https://github.com/zeusees/HyperFASHyperFAS 基于深度学习人脸静默活体算法  人脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要用以区分真实人脸与假脸图像，能够识别利用纸张打印、屏幕翻拍、3D模型等方式的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括：SVM、LBP、深度学习等。针对单一场景或者摄像头，能够得到不

所有图片为 1024*1024的高清生成图片，各数据集间的图片没有重复目前包含：男性 /女性 /黄种人 /中国姑娘 /小孩 /成人 /老人 /戴眼镜和有笑容的人脸数据集网址：http://www.seeprettyface.com/mydataset.html跳转...

《DeepIM: Deep Iterative Matching for 6D Pose Estimation》2018，Yi Li et al. DeepIM1.引言：本文，作者提出了一种新的深度神经网络对物体的6D姿态（3D位置和3D方向）进行估计，命名为DeepIM。采用对图像进行直接回归物体姿态的方式，准确率是有限的，通过匹配物体的渲染图像可以进一步提高准确率。即给定初始姿态估计...

MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5，它bai一种被广泛使用du的密码散列函zhi数，可以产生出dao一个128位（16字节）zhuan的散列值（hash value），shu用于确保信息传输完整一致。MD5值等同于文件的ID，它的值是唯一的。 如果文件已被修改（例如嵌入式病毒，特洛伊木马等），其MD5值将发生变化。...

总变分(Total Variation)最小化方法（也称 TV minimization）转载： https://blog.csdn.net/DragonGirI/article/details/104846035/Rudin等人(Rudin1990)观察到，受噪声污染的图像的总变分比无噪图像的总变分明显的大。总变分定义为梯度幅值的积分：其中Du是图像的支持域。限制总变分就会限制噪声。应用：在图像

《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》2016，Google，Inception V4，Inception ResNet V1、V2Inception结构有着良好的性能，且计算量低。Residual connection不同于传统网络结构，且在2015 ILS...