face-detector

用法：pc上20ms aspp = ASPP(320, [3, 6, 9]) input = torch.randn(2, 320, 10, 10) # torch.onnx.export(pelee_net, input, "pelee_net.onnx", verbose=True) for i in range(10): start=time.time() # x, *shortcuts = net(input) # print(time.time()-start,x.shape) start = time.time() x=aspp(input) print(2,time.time() - start, x.shape) from torch.nn import functional as F class ASPPPooling(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ASPPPooling, self).__init__( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU()) def

.NET 人脸识别库 ViewFaceCore 这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库 这是一个使用超简单的人脸识别库 这是一个基于 .NET Standard 2.0 开发的库 这个库已经发布到 NuGet ，你可以一键集成到你的项目 此项目可以免费商业使用 ⭐、开源 开源协议： Apache-2.0 GitHub地址： ViewFaceCore 十分感谢您的小星星 一、示例 示例项目地址： WinForm 摄像头人脸检测 示例项目效果： 二、使用 一分钟在你的项目里集成人脸识别 1. 创建你的 .NET 应用 .NET Standard >= 2.0 .NET Core >= 2.0 .NET Framework >= 4.6.1^2 2. 使用 Nuget 安装 ViewFaceCore Author : View Version >= 0.1.1 此 Nuget 包会自动添加依赖的 C++ 库，以及最精简的识别模型。 如果需要其它场景的识别模型，请下载 SeetaFace6 模型文件 。 3. 在项目中编写你的代码 按照 说明 自己编写 或者参考以下代码 简单的调用示例 1 static void Main() 2 { 3 ViewFace viewFace = new ViewFace((str) => { Debug

​ AI时代还拿着手机打飞机游戏是不是out了？ 飞桨 Paddle Hub带你体验不一样的游戏玩法。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu 从世界上第一款游戏诞生开始，电玩都需要依赖手柄和按键进行，无论是PC游戏，还是 XBOX 、PS 这类主机游戏，控制器和手柄都是不可缺少的。 直到2009年微软发布了第一代 Kinect，将人体检测作为游戏控制，彻底颠覆了游戏的单一操作，开创了解放双手的先河，使人机互动的理念更加彻底地展现出来。但是之后，2018 年微软彻底弃用了 Kinect 实在让人惋惜！ 大众流行的游戏文化中，人机互动的主流方式还是离不开手柄，即使到了手机和Pad 横行的移动时代，大多数的主流游戏依然利用的是虚拟键盘和虚拟手柄的交互方式。 人类发展的动力其实很大一部分来自于人类“懒惰”的天性，所以对我而言，如果能通过更简单、自由的交互方式玩游戏，将是非常有意思的事情。虽然我们离脑机接口和思维控制还有很长的路要走，但是随着深度学习的发展，相信不久的将来

Android开发—浅谈人脸检测的简易实现 Android中的人脸检测 FaceDetector类 界面布局 startActivityForResult()方法 Bitmap对象存储图片 findFaces()方法 Canvas类绘制人脸矩形区域 完整代码 最终效果图 结语 Android中的人脸检测 计算机视觉开发在近些年来越发火热，而关于人脸检测或识别等相应功能也成为了大家津津乐道的话题。在智能手机端领域中，人脸识别被广泛用于人脸解锁这项功能中，从简单的2D人脸图像识别，到之后加入的3D结构光技术，人脸识别的精确率在飞速的提升（不过现在android手机厂商为了更接近于100%的手机屏占比，往往并不会加入3D结构光这种很占空间的硬件支持）。 对于开发者而言，要想实现人脸检测等相关功能有两种方法： 1、由google自带的类库，可满足简单需求 FaceDetector类 2、由第三方SDK提供（可在官网下载）： 著名的计算机视觉库OpenCV 虹软免费SDK Face++ … … FaceDetector类 本文将介绍使用FaceDetector类来实现一个简单的人脸检测小Demo： 点击按钮A选择一张本地图片并显示 点击按钮B进行对图片中的人脸检测 下面开始编码部分： 界面布局 总体是个线性布局（垂直方向），其中加入一个ImageView来显示选择的图片；再加入一个子线性布局

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees CVPR2014 http://www.csc.kth.se/~vahidk/face_ert.html https://github.com/suzuichi/OneMillisecondFaceAlignment 本文也是使用级联回归器来做人脸特征对齐的。速度快，效果不错，Dlib 实现了代码，可以测试 站在巨人的肩膀上可以看得更远。这里我们借鉴了前人的两个思路： 1）The first revolves around the indexing of pixel intensities relative to the current estimate of the shape 这里我们使用了一个相对位置的像素差值作为特征，为什么如此选择了? 在图像中我们使用一个 向量的形式来表示人脸的 shape，因为 一些变化因素如： shape deformation and nuisance factors such as changes in illumination conditions，导致了 这个基于向量表示形式的特征变化的幅度很大，基于这个特征来做精确的 shape estimation 就比较难

缘由 自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后，OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测，OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的，Caffe版本的模型是半精度16位的，tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库，对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取，最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型，另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件，然后速度感人，觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具，可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测，但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现，取35个人脸各部位关键点。 人脸检测模型 使用OpenCV DNN模块人脸检测的tensorflow量化8位模型 opencv_face_detector_uint8.pb权重文件 opencv_face_detector