논문 소개 논문 소개-#3 Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks 을 바탕으로 논문을 정리 소개해 가는 기사입니다. 이번에는 이라는 논문을 소개합니다. 이르지 않는 곳뿐이므로 츳코미 기다리고 있습니다! MTCNN 수준의 실시간성을 유지하면서 회전 불변의 안경 검출을 실시하는 Progressive Calibration Network(PCN)를 제안했다. 일반적으로 회전에 대해 다음 세 가지 전략이 취해집니다. 1, 데이터 오그멘테이션 일반적인 얼굴 프레임 검... 논문 소개실시간CNNImageRecognitionfacedetect 논문소개-#2 Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks 을 바탕으로 논문을 정리 소개해 가는 기사입니다. 이번에는 CVPR2018의 이라는 논문을 소개합니다. 이르지 않는 곳뿐이므로 츳코미 기다리고 있습니다! CNN 기반 faces alignment에서 L2보다 L1, L1 smooth가 더 나은 것을 보였다. wing loss라는 새로운 loss function을 제안하고 얼굴 포즈의 데이터 밸런스 전략, 2단계의 alignment framew... 논문 소개ImageProcessingCNNCVPRfacedetect
논문 소개-#3 Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks 을 바탕으로 논문을 정리 소개해 가는 기사입니다. 이번에는 이라는 논문을 소개합니다. 이르지 않는 곳뿐이므로 츳코미 기다리고 있습니다! MTCNN 수준의 실시간성을 유지하면서 회전 불변의 안경 검출을 실시하는 Progressive Calibration Network(PCN)를 제안했다. 일반적으로 회전에 대해 다음 세 가지 전략이 취해집니다. 1, 데이터 오그멘테이션 일반적인 얼굴 프레임 검... 논문 소개실시간CNNImageRecognitionfacedetect 논문소개-#2 Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks 을 바탕으로 논문을 정리 소개해 가는 기사입니다. 이번에는 CVPR2018의 이라는 논문을 소개합니다. 이르지 않는 곳뿐이므로 츳코미 기다리고 있습니다! CNN 기반 faces alignment에서 L2보다 L1, L1 smooth가 더 나은 것을 보였다. wing loss라는 새로운 loss function을 제안하고 얼굴 포즈의 데이터 밸런스 전략, 2단계의 alignment framew... 논문 소개ImageProcessingCNNCVPRfacedetect