CLASS_VISION Telegram 205
Forwarded from Tensorflow(@CVision) (Alireza Akhavan)
#مقاله #سورس_کد

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
pic: http://bit.ly/2srFGOS
(Submitted on 11 Apr 2016)
#MTCNN

در الگوریتمهای قدیمی تشخیص چهره, موقعیت سر, حالات چهره، نور و ... تاثیر گذار بود و الگوریتم های موجود را با مشکل مواجه میکرد.
الگوریتمهایی نظیر Viola and Jones - Haar-cascade که در opencv پیاده سازی شده برای چهر های رو به رو و نزدیک رو به رو خوب کار میکند اما برای چهره هادر موقعیت ای دیگر کارایی ندارد!
تیم تحقیقاتی ماکروسافت با ارائه مقاله ای در سال 2014 با عنوان
Joint Cascade Face Detection and Alignment
با جنگل تصادفی این مشکل را تا حد زیادی برطرف کرد و سرعت هم تا حدود 30 میلی ثانیه برای تصاویر VGA بهبود داد، اما انتخاب ویژگی های دستی پرفورمنس را محدود کرده بود.

اما در این مقاله با کمک یادگیری عمیق دقت تا حد خوبی افزایش یافته و همانن مقاله ماکروسافت علاوه بر تشخیص کار face alignment هم انجام میشود.
در این روش 3 شبکه عصبی کانولوشنالی پشت سر هم و به صورت آبشاری قرار گرفته است
شبکه اول: بسیار سبک برای پیدا کردن تمامی نواحی مشکوک به وجود چهره.
شبکه دوم : این شبکه از از خروجی شبکه اول ورودی میگیرد؛ نواحی اشتباه پیدا شده را حذف میکند.
شبکه سوم: کاری شبیه یه شبکه دوم بر روی نواحی باقی مانده, همچنین پیدا کردن landmark های چهره نظیر چشم ها و بینی و alignment نقاط.



🕐Runtime efficiency:
It takes 16fps on a 2.60GHz CPU and 99fps on GPU (Nvidia Titan Black)

🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1604.02878

🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1604.02878

🔗Project Page:
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/

🔗codes:
⚙️#Matlab / #Caffe implementation :
http://bit.ly/2rvkr9Q
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
http://bit.ly/2t1fB6e

#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network



tgoop.com/class_vision/205
Create:
Last Update:

#مقاله #سورس_کد

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
pic: http://bit.ly/2srFGOS
(Submitted on 11 Apr 2016)
#MTCNN

در الگوریتمهای قدیمی تشخیص چهره, موقعیت سر, حالات چهره، نور و ... تاثیر گذار بود و الگوریتم های موجود را با مشکل مواجه میکرد.
الگوریتمهایی نظیر Viola and Jones - Haar-cascade که در opencv پیاده سازی شده برای چهر های رو به رو و نزدیک رو به رو خوب کار میکند اما برای چهره هادر موقعیت ای دیگر کارایی ندارد!
تیم تحقیقاتی ماکروسافت با ارائه مقاله ای در سال 2014 با عنوان
Joint Cascade Face Detection and Alignment
با جنگل تصادفی این مشکل را تا حد زیادی برطرف کرد و سرعت هم تا حدود 30 میلی ثانیه برای تصاویر VGA بهبود داد، اما انتخاب ویژگی های دستی پرفورمنس را محدود کرده بود.

اما در این مقاله با کمک یادگیری عمیق دقت تا حد خوبی افزایش یافته و همانن مقاله ماکروسافت علاوه بر تشخیص کار face alignment هم انجام میشود.
در این روش 3 شبکه عصبی کانولوشنالی پشت سر هم و به صورت آبشاری قرار گرفته است
شبکه اول: بسیار سبک برای پیدا کردن تمامی نواحی مشکوک به وجود چهره.
شبکه دوم : این شبکه از از خروجی شبکه اول ورودی میگیرد؛ نواحی اشتباه پیدا شده را حذف میکند.
شبکه سوم: کاری شبیه یه شبکه دوم بر روی نواحی باقی مانده, همچنین پیدا کردن landmark های چهره نظیر چشم ها و بینی و alignment نقاط.



🕐Runtime efficiency:
It takes 16fps on a 2.60GHz CPU and 99fps on GPU (Nvidia Titan Black)

🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1604.02878

🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1604.02878

🔗Project Page:
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/

🔗codes:
⚙️#Matlab / #Caffe implementation :
http://bit.ly/2rvkr9Q
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
http://bit.ly/2t1fB6e

#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network

BY کلاس ویژن: یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر




Share with your friend now:
tgoop.com/class_vision/205

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

While some crypto traders move toward screaming as a coping mechanism, many mental health experts have argued that “scream therapy” is pseudoscience. Scientific research or no, it obviously feels good. Telegram desktop app: In the upper left corner, click the Menu icon (the one with three lines). Select “New Channel” from the drop-down menu. You can invite up to 200 people from your contacts to join your channel as the next step. Select the users you want to add and click “Invite.” You can skip this step altogether. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? 5Telegram Channel avatar size/dimensions
from us


Telegram کلاس ویژن: یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر
FROM American