Regressing

关键点检测-HRNet

对于HumanPoseEstimation任务，现在基于深度学习的方法主要有两种：基于regressing的方式，即直接预测每个关键点的位置坐标。
提着小灯找呀找·2022-12-05 01:54

使用逻辑回归进行MNIST分类（Classifying MNIST using Logistic Regressing）

本节假定读者属性了下面的Theano概念：共享变量（sharedvariable）,基本数学算子（basicarithmeticops）,Theano的进阶（T.grad）,floatX(默认为float64)。假如你想要在你的GPU上跑你的代码，你也需要看GPU。本节的所有代码可以在这里下载。在这一节，我们将展示Theano如何实现最基本的分类器：逻辑回归分类器。我们以模型的快速入门开始，复习(
sherlockzoom·2020-08-22 03:26

Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features 阅读笔记

基于局部二值特征的人脸形状回归FaceAlignmentat3000FPSviaRegressingLocalBinaryFeatures阅读笔记该篇文章与CVPR2012年的ESR相比，亮点在于：1）提取一系列局部二值特征（LBF）；2）采用局部性原理对这些特征进行学习。整体思路：1）采用随机森林训练学习获得LBF；2）使用全局线性回归训练获取线性矩阵求得形状残差。一、形状回归介绍在介绍形状回归
AUTO1993·2020-08-02 15:04

Andrew Ng ML(2)——linear regressing

linearregressingwithmultiplevariables(supervisedlearning)m:numbersoftrainingexamplesn:numbersoffeaturesx^(i):input(features)ofexample:valuesoffeaturejintraingexamplee.g.example，=2Hypothesis:(forconven
tmax·2018-12-19 17:10

人脸对齐（十九）--Regressing a 3D Face Shape from a Single Image

Regressinga3DFaceShapefromaSingleImage主要提出了对一张单独的图片进行3D人脸特征点定位的方法。该方法基于一个级联回归框架直接在3D中对人脸特征点进行定位。本文还提出了一个简单的头部姿态估计方法。单步3D人脸形状估计：之前的一些方法都是采用两步骤，首先检测出2D人脸特征点，然后通过将3D模型拟合到检测出的2D人脸特征点上，然后进行3D人脸特征点的估计。真实人脸特
Eason.wxd·2018-08-21 14:16

Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features

前几天看了下FaceAlignmentbyExplicitShapeRegression（ESR）的代码，今天再看3000FPS，发现好多地方都是复用的ESR代码。感觉3000FPS在ESR上的最大改动就是将手动设计的Shape-indexedfeatures，再通过RandomForest生成新的特征，扩大了特征的数量。不过记得看过Facebook的GBDT+LR做CTR预估的论文，感觉生成特征
Leo_812·2016-09-14 15:28

Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features

FaceAlignmentat3000FPSviaRegressingLocalBinaryFeatures这篇论文(下面简称3000fps)实现了对人脸关键点的高速检测，而且预测的精度也是相当的高。本文首先讲解了3000fps整篇论文的思路和方法，然后具体谈谈如何利用C++实现这篇论文中的方法。论文解读3000fps总体上采用了随机森林和全局线性回归相结合的方法，相对于使用卷积神经的深度学习方法
Gzzgz·2016-05-17 16:39

人脸对齐算法及相关论文(2016最新版)

2、《Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Feat
duan19920101·2016-03-01 14:00
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