基于深度學(xué)習(xí)的任務(wù)圖像理解：人臉識(shí)別與人物解析”
8月30日中午，在將門技術(shù)社群，新加坡國立大學(xué)在讀博士生趙健分享了“基于深度學(xué)習(xí)的任務(wù)圖像理解：人臉識(shí)別與人物解析”，介紹了他博士期間在這個(gè)領(lǐng)域的多個(gè)代表工作—DA-GAN、PIM和3D-PIM，ICCV 2017 MS-Celeb-1M大規(guī)模人臉識(shí)別Hard Set競賽、Random Set競賽與Low-Shot Learning競賽三項(xiàng)冠軍的獲獎(jiǎng)工作，CVPR 2017 LIP人物解析競賽的獲獎(jiǎng)工作，MHP v1.0與MHP v2.0。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
人臉識(shí)別
+關(guān)注
關(guān)注
77文章
4104瀏覽量
86981 -
深度學(xué)習(xí)
+關(guān)注
關(guān)注
73文章
5586瀏覽量
123647
原文標(biāo)題：回顧 | 新加坡國立大學(xué)博士生趙健：基于深度學(xué)習(xí)的任務(wù)圖像理解—人臉識(shí)別與人物解析
文章出處：【微信號(hào)：thejiangmen，微信公眾號(hào)：將門創(chuàng)投】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
使用LabVIEW 實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別、圖像分割、文字識(shí)別、人臉識(shí)別等深度視覺
LabVIEW可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)嘛，今天我們一起來看看使用LabVIEW 實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別、圖像分割、文字識(shí)別、
深度學(xué)習(xí)視角下的貓狗圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)
包括數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備、模型構(gòu)建和訓(xùn)練過程，并探討了該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的潛在價(jià)值。 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別已經(jīng)成為其中的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。貓狗圖像識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)經(jīng)
人臉識(shí)別技術(shù)原理解析
，為什么有些要禁欲，有些卻能結(jié)婚。 而人臉識(shí)別作為一個(gè)新事物，也伴隨著大量的概念混淆，而分清這些概念，對(duì)于理解人臉識(shí)別還是比較重要的。人臉
發(fā)表于 12-23 23:17
LabVIEW人臉識(shí)別設(shè)計(jì)
系統(tǒng)與試卷，公布綜合成績3、挑戰(zhàn)成功學(xué)員在3-5個(gè)工作日之內(nèi)即可收到退款【課程介紹】本課程主要以LabVIEW視覺和第三方開源深度學(xué)習(xí)庫，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能。
發(fā)表于 04-28 10:00
【米爾MYD-C7Z020開發(fā)板試用申請(qǐng)】H.265圖像壓縮與人臉識(shí)別
使用技巧。②通過學(xué)習(xí)米爾MYD-C7Z020開發(fā)板的軟件和系統(tǒng)，了解實(shí)際應(yīng)用案例，熟悉Xilinx FPGA開發(fā)過程③基于米爾MYD-C7Z020開發(fā)板，籌備“H.265圖像壓縮與人臉識(shí)別
發(fā)表于 11-04 15:09
【AI技能解析】人臉識(shí)別是怎么做到的？
識(shí)別支付場景】人臉識(shí)別這么火，那么它到底是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？看大牛為您解鎖人臉識(shí)別技術(shù)中的黑科技！中的圖片識(shí)
發(fā)表于 03-16 11:25
基于視頻深度學(xué)習(xí)的時(shí)空雙流人物動(dòng)作識(shí)別模型
深度學(xué)習(xí)被運(yùn)用于圖片分類、人物臉部識(shí)別和人物位置預(yù)測(cè)等識(shí)別領(lǐng)域。視頻
發(fā)表于 04-17 10:46
?0次下載
深度學(xué)習(xí)技術(shù)讓反人臉識(shí)別技術(shù)和人臉識(shí)別技術(shù)的人工智能算法相互對(duì)抗
迫切需要更好地理解這些模型容易受到攻擊的方式。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，在圖像中添加小的、往往不可察覺的干擾就可以欺騙一個(gè)典型的分類網(wǎng)絡(luò)，使其將圖像錯(cuò)誤地分類。
深度學(xué)習(xí)中圖像分割的方法和應(yīng)用
介紹使圖像分割的方法，包括傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法，以及應(yīng)用場景。 基于人工智能和深度學(xué)習(xí)方法的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在過去10年里取得了顯著進(jìn)展
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法與其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。
淺談關(guān)于深度學(xué)習(xí)方法的圖像分割
許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)需要對(duì)圖像進(jìn)行智能分割，以理解圖像中的內(nèi)容，并使每個(gè)部分的分析更加容易。今天的圖像分割技術(shù)使用計(jì)算機(jī)視覺
人工智能知識(shí)講解之人臉識(shí)別技術(shù)
工智能則指能夠像人類一樣具有智能的機(jī)器。人臉識(shí)別與人工智能的關(guān)系在于，人臉識(shí)別通常使用人工智能技術(shù)中的機(jī)器
人臉識(shí)別技術(shù)的精度提高及其應(yīng)用
人臉識(shí)別技術(shù)是一種重要的生物識(shí)別技術(shù)，廣泛應(yīng)用于安全防護(hù)、金融支付、門禁系統(tǒng)等領(lǐng)域。為了提高人臉識(shí)別技術(shù)的精度，研究人員采用了多種方法，如
基于Python的深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別方法
基于Python的深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別方法是一個(gè)涉及多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的復(fù)雜話題，包括計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)
深度識(shí)別人臉識(shí)別在任務(wù)中為什么有很強(qiáng)大的建模能力
深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，它利用深度學(xué)習(xí)算法來
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論