2. 程式人生 > >Direct Shape Regression Networks for End-to-End Face Alignment

Direct Shape Regression Networks for End-to-End Face Alignment

阿新 • • 發佈：2018-11-09

端到端人臉對齊的直接形狀迴歸網路1

主要的挑戰在於人臉影象和相關的面部形狀之間的高度非線性關係，這種非線性關係是基於標記的相關性耦合。現有的方法主要依賴於級聯迴歸，存在固有的缺點，例如對初始化的強依賴性和未能利用相關的標記。

本文提出了一種**直接形狀迴歸網路（direct shape regression network, DSRN）**用於端到端人臉對齊，它是在統一的框架下聯合處理上述挑戰的。具體地說，DSRN通過使用雙卷積層（doubly convolutional layer）和利用本文提出的傅立葉特徵匯聚層（Fourier feature pooling layer）。DSRN對於影象和形狀之間的高度非線性關係有效；通過結合低階學習的線性層，DSRN有效地處理標記間的相關性以提高效能；DSRN利用非線性特徵提取和神經網路預測的核心結構的優勢，並提供了第一個針對人臉對齊的端到端的學習架構。
在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述
The codes are available at https://github.com/xinxinmiao/DSRN.
基於Python使用tensorflow

  1. Xin Miao, Xiantong Zhen, Xianglong Liu, Cheng Deng, Vassilis Athitsos, Heng Huang; Direct Shape Regression Networks for End-to-End Face Alignment，The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018, pp. 5040-5049

    http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/1607.html ↩︎

相關推薦

Direct Shape Regression Networks for End-to-End Face Alignment

端到端人臉對齊的直接形狀迴歸網路1 主要的挑戰在於人臉影象和相關的面部形狀之間的高度非線性關係，這種非線性關係是基於標記的相關性耦合。現有的方法主要依賴於級聯迴歸，存在固有的缺點，例如對初始化的強依賴性和未能利用相關的標記。 本文提出了一種**直接形狀迴歸網路（direct shap

論文閱讀《End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression》

註意 4.3 匹配算法 argmin hang 立體聲 移動 數據集 聚集 端到端學習幾何和背景的深度立體回歸 摘要    本文提出一種新型的深度學習網絡，用於從一對矯正過的立體圖像回歸得到其對應的視差圖。我們利用問題（對象）的幾何知識，形成一個使

DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Networks

step with 圖片 eight enter sub img layer each 1、Introduction DL解決VO問題：End-to-End VO with RCNN 2、Network structure a.CNN based Feature Ext

【USE】《An End-to-End System for Automatic Urinary Particle Recognition with CNN》

Urine Sediment Examination（USE） JMOS-2018 目錄 目錄 1 Background and Motivation 2 Innovation

《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its...》論文閱讀之CRNN

An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition paper: CRNN 翻譯：CRNN

《End-to-End Learning of Motion Representation for Video Understanding》論文閱讀

CVPR 2018 | 騰訊AI Lab、MIT等機構提出TVNet：可端到端學習視訊的運動表徵 動機 儘管端到端的特徵學習已經取得了重要的進展，但是人工設計的光流特徵仍然被廣泛用於各類視訊分析任務中。為了彌補這個不足而提出； 以前的方法：

深度學習論文翻譯解析（二）：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition

論文標題：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 論文作者： Baoguang Shi, Xiang B

End-to-end recovery of human shape and pose閱讀筆記

本文講了如何從單張RGB圖片重建人體的mesh，這個方法為Human Mesh Recovery（HMR）。 關於從圖片或視訊重建人體的meshes可以分為兩類方法：兩階段法，直接估計法。 兩階段法： 1）用2Dpose檢測，預測2D關節位置 2）通過迴歸分析和model

end-to-end-for-chinese-plate-recognition車牌識別

https://github.com/ibyte2011/end-to-end-for-chinese-plate-recognition https://github.com/szad670401/end-to-end-for-chinese-plate-recognition https

A Hierarchical End-to-End Model for Jointly Improving Text Summarization and Sentiment Classificatio

abstract 文字摘要和情感分類都是要捕獲文字的重要資訊，但是在不同的水平上的。文字摘要是用一些句子表示原始文件，情感分類是給文字貼標籤。 提出層次級的端到端模型進行摘要抽取和情感分類的聯合學習，標籤是作為文字摘要抽取的輸出，情感分類依賴於摘要抽取， 情感分類放在摘要

MFCNET: END-TO-END APPROACH FOR CHANGE DETECTION IN IMAGES

2. RELATEDWORK 影象中的變化檢測是許多應用中影象處理和理解的基本步驟。已經開發了多種方法來檢測場景變化[14]，並使用它們來支援其他任務。 背景減法可以被認為是一種變化檢測。 Brutzer等。 [15]比較了使用合成視訊監控資料集的九種現有方法的

論文筆記：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application

1.歷史方法 1）基於字元的DCNN,比如photoOCR.單個字元的檢測與識別。要求單個字元的檢測器效能很強，crop的足夠好。 2）直接對圖片進行分類。9萬個單詞，組合成無數的單詞，無法直接應用 3）RNN,訓練和測試均不需要每個字元的位置。但是需要預處理，從圖片得到特

End-to-End Training of Hybrid CNN-CRF Models for Stereo

摘 本文模型就是CNN+CRF。CNN提取特徵，這些特徵用在計算CRF的成本上。本文采用dual block descent 演算法來計算圖片近似最小化。雖然用的淺層CNN並且對於CRF的輸出也沒用後

Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks閱讀筆記

1.摘要 論文提出一種統一的網路結構模型，這種模型可以直接通過一次前向計算就可以同時實現對影象中文字定位和識別的任務。這種網路結構可以直接以end-to-end的方式訓練，訓練的時候只需要輸入影象，影象中文字的bbox，以及文字對應的標籤資訊。這種end-to-end訓練的

【論文筆記07】End-To-End Memory Networks

1 背景 （1）在記憶網路中，主要由4個模組組成：I、G、O、R，前面也提到I和G模組其實並沒有進行多複雜的操作，只是將原始文字進行向量表示後直接儲存在記憶槽中。而主要工作集中在O和R模組，O用來選擇與問題相關的記憶，R用來回答，而這兩部分都需要監督，也就是需要

【論文筆記】An End-to-End Model for QA over KBs with Cross-Attention Combining Global Knowledge

一、概要   該文章發於ACL 2017，在Knowledge base-based question answering (KB-QA)上，作者針對於前人工作中存在沒有充分考慮候選答案的相關資訊來訓練question representation的問題，提出

論文閱讀《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》

最好 ati 計算 最重要的 non-rigid ssi local 模糊 trac 本文出自谷歌與普林斯頓大學研究人員之手並發表於計算機視覺頂會ECCV2018。本文首次提出了應用於主動雙目立體視覺的深度學習解決方案，並引入了一種新的重構誤差，采用自監督的方法來解決缺少g

論文翻譯：Generalized end-to-end loss for speaker verification

論文地址：2018_說話人驗證的廣義端到端損失 論文程式碼：https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者：凌逆戰 摘要

Overview：end-to-end深度學習網絡在超分辨領域的應用（待續）

向量 不同的 這就是 src dimens sep max pos pca 目錄 1. SRCNN Contribution Inspiration Network O. Pre-processing I. Patch extraction and representat

端到端的學習end-to-end learning （理解）

傳統的機器學習的流程是由多個獨立的模組組成，每一個獨立的任務其結果的好壞都會影響到下一個步驟，從而影響到整個訓練的結果，這個是非端到端的 而深度學習模型在訓練過程中，從輸入端（輸入資料）到輸出端會得到一個預測結果，與真實結果相比較會得到一個誤差，這個誤差會在模型中的每一層傳遞（反向傳播），每一層