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AttGAN从paper到code理解
AttGAN Facial Attribute Editing by Only Changing What You Want 2017 CVPR 文章简介 本文研究面部属性编辑任务 其目的是通过操作单个或多个感兴趣的属性 如头发颜色 表情
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[CVPR‘22] DTLD: Towards Accurate Facial Landmark Detection via Cascaded Transformers
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为什么要做数据增强 在计算机视觉相关任务中 数据增强 Data Augmentation 是一种常用的技术 用于扩展训练数据集的多样性 它包括对原始图像进行一系列随机或有规律的变换 以生成新的训练样本 数据增强的主要目的是增加模型的泛化能力
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人脸检测算法:mtcnn简介
人脸检测算法 MTCNN简介 算法流程 网络介绍 训练方法 MTCNN是一个针对于人脸检测的模型 由PNet RNet 和ONet三个网络组成 三个网络都比较轻量 易于训练 基于pytorch的实现可以看我这篇 链接 l利用celebA数据
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人脸姿态估计(计算欧拉角)
1 什么是人脸姿态估计问题 人脸姿态估计主要是获得脸部朝向的角度信息 一般可以用旋转矩阵 旋转向量 四元数或欧拉角表示 这四个量也可以互相转换 一般而言 欧拉角可读性更好一些 使用更为广泛 本文获得的人脸姿态信息用三个欧拉角 pitch y
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