本文主要是介绍Pyramid:A content-assisted single short face detetor，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2018年8月发表，百度研发的人脸检测深度学习算法
这篇关于Pyramid:A content-assisted single short face detetor的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
Pyramid:A content-assisted single short face detetor
http://www.chinasem.cn/article/491699。
23002807@qq.com
相关文章
Android fill_parent、match_parent、wrap_content三者的作用及区别
这三个属性都是用来适应视图的水平或者垂直大小，以视图的内容或尺寸为基础的布局，比精确的指定视图的范围更加方便。 1、fill_parent 设置一个视图的布局为fill_parent将强制性的使视图扩展至它父元素的大小 2、match_parent 和fill_parent一样，从字面上的意思match_parent更贴切一些，于是从2.2开始，两个属性都可以使用，但2.3版本以后的建议使
Unity Adressables 使用说明（四）分发远程内容（Distribute Remote Content）
概述 远程分发内容可以减少应用程序的初始下载大小和安装时间。你还可以更新远程分发的资源，而无需重新发布应用程序或游戏。 当你将远程 URL 分配为 Group 的加载路径（Load Path）时，Addressables 系统会从该 URL 加载组中的资源。当你启用Build Remote Catalog选项时，Addressables 会在 Remote Catalog 中查找任何远程资源的
[LeetCode] 137. Single Number II
题：https://leetcode.com/problems/single-number-ii/ 题目大意 给定array，其中有一个元素只出现了1次，其他元素都出现了3次。 思路 求和 减去 (set(array)*3 - array)/2 作为答案。 class Solution {public int singleNumber(int[] nums) {Set<Long> se
![[LeetCode] 820. Short Encoding of Words](/front/images/it_default.gif)
[LeetCode] 820. Short Encoding of Words
题：https://leetcode.com/problems/short-encoding-of-words/ 题目大意 参考题目 思路 set 集合 将所有word 放入set中，然后遍历所有set中的word，将word的从头的子串都从set中删除，最后统计 set中所有（word 的长度 + 1）(’#’) class Solution {public int minimumL
Hugging Face Offline Mode 离线模式
Hugging Face Offline Mode 离线模式 1. 缓存管理2. 遥测日志 在使用 Hugging Face 的库时，缓存和遥测日志是两个重要的功能。本文将介绍如何管理缓存、启用离线模式以及如何关闭遥测日志。 1. 缓存管理 在使用 Hugging Face 模型时，权重和文件通常会从 Hub 下载并存储在默认的缓存目录中，这个目录通常位于用户的主目录。如果
人脸识别开源项目之-face_recognition
特性 从图片里找到人脸 定位图片中的所有人脸： import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image) 识别人脸关键点 识别人脸关键点，包括眼睛、鼻子、嘴和下巴。
Face Recognition简记1-A Performance Comparison of Loss Functions for Deep Face Recognition
创新点 1.各种loss的比较 总结 很久没见到这么专业的比较了，好高兴。 好像印证了一句话，没有免费的午餐。。。。 ArcFace 和 Angular Margin Softmax是性能比较突出的
Detection简记2-DAFE-FD: Density Aware Feature Enrichment for Face Detection
创新点 1.使用密度估计模型增强检测中的特征图 总结 整个流程还是很清晰的。 conv1-3的特征图经过密度估计模块由检测器D1进行检测。 D2-4分别是四个检测器。 FFM是特征融合模块，将不同层不同大小的特征融合。 FFM网络结构如下： 首先使用1X1的卷积减少两组特征的厚度到128，然后使用双线性插值统一两组特征图的尺寸，然后相加。类似于cvpr2017的SSH。 多尺度检测器的网
Segmentation简记2-RESIDUAL PYRAMID FCN FOR ROBUST FOLLICLE SEGMENTATION
创新点 与resnet结合，五层/level的分割由此带来的梯度更新问题，设计了两种方案。 总结 有点意思。看图吧，很明了。 细节图： 全流程图： 实验 Res-Seg-Net-horz: 在UNet上堆叠5个细节图中的结构，没有上采样层。 Res-Seg-Net-non-fixed: 普通方式的更新 Res-Seg-Net-fixed: 每一层的更新，只依据距离它最近的一
