计算机视觉论文速递(八)ViTAE:COCO人体姿态估计新模型取得最高精度81.1AP
人体姿态估计是计算机视觉领域的基本研究问题之一,具有很广泛的实际应用,例如医疗健康领域的行为分析、元宇宙领域的AIGC内容生成等。但是,由于人体姿态丰富,人物衣着表观变化多样,光照和遮挡等因素,人体姿态估计任务非常具有挑战性。之前的深度学习方法主要研究了新的骨干网络设计、多尺度特征融合、更强的解码器结构和损失函数设计等。
硬刚 ArcFace | ECCV 2022 人脸识别新方法 BoundaryFace:一种基于噪声标签自校正框架(附源码实现)
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CVPR2023|天大联合卡迪夫大学发布SemanticHuman:部件级、精细语义、灵活可控的3D人体编辑表征
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基于图像识别的面瘫检测技术
图像识别是通过计算机对特定情况进行图像采集处理,分析匹配目标,提取特征,训练分类模型等步骤实现,在国内外科学家的努力下,实现了突飞猛进的变化,人们开始将这一技术应用于,医学,农业,安防,交通,车辆领域。在这一背景之下,许多先进的医疗手段都离不开图像识别技术的支持,小到日常的体检如胸片,心电图我们都可以通过自助取片获得计算机提供的初步诊断信息,之后再找医生问诊,大到一些微创手术,脑部ct技术,心脏病理分析,肺结核图像识别,糖尿病患者的视网膜图像技术
风格迁移 图像合成 图像重构 更换姿态和图像背景(使用交叉注意控制进行提示到图像编辑)GAN网络增强版
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【OpenVI—论文解读系列】细粒度分类SoftTriple Loss ICCV高引论文深入解读
SoftTriple Loss论文是在图像细粒度分类领域提出了新型度量学习方法,该方法可以被广泛应用于各种搜索、识别等领域中,目前谷歌学术引用240+,相对高引。相比原始论文文档,本文将介绍更多研究过程中遇到的问题点以及相应创新方法的演进历史。
AI视觉实战1:实时人脸检测
AI在视觉领域最常用的就是人脸检测、人脸识别、活体检测、人体与行为分析、图像识别、图像增强等,而且目前都是比较成熟的技术,不论商业化的Paas平台还是开源的模型,都几乎一抓一大把。
智慧电子班牌人脸识别系统源码,现代化智慧校园建设的趋势
智慧校园平台电子班牌系统源码在大数据平台下,对应用系统进行统一,以数据互联软硬结合的特点应用在校园,实现对校园、班级、教师、学生的管理。 电子班牌硬件主要用于显示班级信息、班级风采、校园文化、课程表、校园活动通知等。以图片、音视频、文字、动画、文档等形式展现,丰富的展示内容与生动的表现形式取代了传统班牌的模式,是现代学校数字化信息建设,向智慧校园推进的一个重要举措,也使得班级文化、校园文化更加浓厚,是现代化智慧校园建设的趋势。
m基于LOC-PCA算法的人脸重建算法matlab仿真,给定人物侧脸实现正脸重建
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【OpenVI—论文解读系列】高清人像美肤模型ABPN CVPR论文深入解读
随着数字文化产业的蓬勃发展,人工智能技术开始广泛应用于图像编辑和美化领域。其中,人像美肤无疑是应用最广、需求最大的技术之一。传统美颜算法利用基于滤波的图像编辑技术,实现了自动化的磨皮去瑕疵效果,在社交、直播等场景取得了广泛的应用。然而,在门槛较高的专业摄影行业,由于对图像分辨率以及质量标准的较高要求,人工修图师还是作为人像美肤修图的主要生产力,完成包括匀肤、去瑕疵、美白等一系列工作。通常,一位专业修图师对一张高清人像进行美肤操作的平均处理时间为1-2分钟,在精度要求更高的广告、影视等领域,该处理时间则更长。
门禁系统中人脸检测技术的原理剖析和使用教程
人脸检测 API 是一种基于深度学习技术的图像处理API,可以快速地检测出一张图片中的人脸,并返回人脸的位置和关键点坐标,在人脸识别系统、人脸情绪识别等多种场景下都有极大的应用。 本文将从人脸检测的发展历程、原理、特点等角度出发,一文带你看透人脸检测 API 。
CV16 人脸检测:Haar级联
因为Haar级联是在机器学习AdaBoost、Boosting的基础上提出的,由于我还没有学过机器学习,所以这部分的内容日后再描述,我将根据自己的理解浅显地解释一下
【OpenVI—论文解读系列】榜首模型人脸检测MogFace CVPR论文深入解读
人脸检测算法是在一幅图片或者视频序列中检测出来人脸的位置,给出人脸的具体坐标,一般是矩形坐标。
达摩院CVPR2023人脸重建论文HRN解读——REALY榜单冠军模型
前言高保真 3D 人脸重建在许多场景中都有广泛的应用,例如 AR/VR、医疗、电影制作等。尽管大量的工作已经使用 LightStage 等专业硬件实现了出色的重建效果,从单一或稀疏视角的单目图像估计高精细的面部模型仍然是一个具有挑战性的任务。 本文中,我们将介绍来自达摩院的CVPR2023最新的人脸重建论文,该工作在单图人脸重建榜单REALY上取得正脸、侧脸双榜第一,并在其他多个数据集中取得了SO