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图像去matlab代码-tiny:微型脸部检测器,CVPR2017
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2021-05-20
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图像去matlab代码 寻找小脸 卡内基·梅隆大学的胡佩云和Deva Ramanan。 介绍 我们开发了一种面部检测器(Tiny Face Detector),可以通过使用新颖的比例尺,分辨率和上下文表征来发现小物体,从而可以从据报道的约1000张中找到约800张面Kong。 您可以自信地发现错误吗? 小脸检测器最初是在。 在此仓库中,我们提供了Tiny人脸检测器的MATLAB实现,包括培训和测试代码。 还提供了一个演示脚本。 引用我们 如果您发现我们的工作对您的研究有用,请考虑引用: @InProceedings{Hu_2017_CVPR, author = {Hu, Peiyun and Ramanan, Deva}, title = {Finding Tiny Faces}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {July}, year = {2017} } 安装 递归地克隆仓库,这样就可以了。 git clone --recurs
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图像去matlab代码-tiny:微型脸部检测器,CVPR2017 (141个子文件)
Shuffle.c 48KB
compute_dense_overlap.cc 6KB
nms_multiclass_mex.cpp 4KB
nms_mex.cpp 3KB
nms_gpu_mex.cu 5KB
.gitignore 125B
.gitmodules 202B
selfie.jpg 416KB
LICENSE 8KB
cnn_train_dag_hardmine.m 20KB
cnn_get_batch_hardmine.m 15KB
cnn_init.m 14KB
cnn_widerface_test_AB.m 14KB
cnn_widerface_eval.m 13KB
rdir.m 12KB
cnn_widerface.m 10KB
intersections.m 10KB
tiny_face_detector.m 6KB
hr_res101.m 5KB
Shuffle.m 4KB
cnn_add_loss_fcn8s_resnet101_simple.m 4KB
evaluation.m 4KB
plotEllipses.m 3KB
subtightplot.m 3KB
cnn_setup_imdb.m 3KB
cnn_load_pretrain.m 2KB
nvmex.m 2KB
saveTightFigure.m 2KB
saveTightFigure.m 2KB
nms.m 2KB
enhanced_rdir.m 2KB
cluster_rects.m 2KB
nms_multiclass.m 2KB
measure_runtime.m 1KB
read_pred.m 1KB
nms.m 1KB
boxoverlap.m 1KB
nms_matlab.m 1KB
wider_plot.m 1KB
plot_pr.m 931B
norm_score.m 931B
rect_dist.m 840B
VOClabelcolormap.m 691B
visualize_detection.m 690B
bilinear_u.m 675B
plotLandmarks.m 540B
plotBoxes.m 444B
test_compute_dense_overlap.m 294B
tile3DHeat.m 290B
compile_mex.m 269B
startup.m 249B
VOCap.m 224B
VOCap.m 220B
factorize.m 200B
unpackColumns.m 157B
imdb.mat 4.53MB
imageStats.mat 2.42MB
wider_hard_val.mat 414KB
wider_medium_val.mat 403KB
wider_easy_val.mat 399KB
wider_face_val.mat 388KB
test_data.mat 50KB
wider_pr_info_multiscale_cascade_hard.mat 37KB
wider_pr_info_multiscale_cascade_hard_val.mat 36KB
wider_pr_info_two_stage_cnn_hard_val.mat 35KB
wider_pr_info_multiscale_cascade_medium.mat 35KB
wider_pr_info_multiscale_cascade_medium_val.mat 35KB
wider_pr_info_two_stage_cnn_medium_val.mat 35KB
wider_pr_info_two_stage_cnn_medium.mat 34KB
wider_pr_info_multiscale_cascade_easy.mat 31KB
wider_pr_info_multiscale_cascade_easy_val.mat 31KB
wider_pr_info_two_stage_cnn_easy_val.mat 31KB
wider_pr_info_two_stage_cnn_easy.mat 31KB
wider_pr_info_multitask-cascade-cnn_hard_val.mat 19KB
wider_pr_info_cms-rcnn_hard_val.mat 18KB
wider_pr_info_multitask-cascade-cnn_medium_val.mat 18KB
wider_pr_info_HR_hard.mat 17KB
wider_pr_info_HR_easy.mat 17KB
wider_pr_info_hr_res101_hard_val.mat 17KB
wider_pr_info_hr_res101_medium_val.mat 17KB
wider_pr_info_hr_res101_easy_val.mat 17KB
wider_pr_info_HR_medium.mat 17KB
wider_pr_info_HR_hard_val.mat 17KB
wider_pr_info_HR_medium_val.mat 16KB
wider_pr_info_HR_easy_val.mat 16KB
wider_pr_info_multitask-cascade-cnn_easy_val.mat 16KB
wider_pr_info_cms-rcnn_medium_val.mat 15KB
wider_pr_info_multitask-cascade-cnn_hard.mat 15KB
wider_pr_info_LDCF+_hard_val.mat 14KB
wider_pr_info_LDCF+_medium_val.mat 14KB
wider_pr_info_multitask-cascade-cnn_medium.mat 14KB
wider_pr_info_cms-rcnn_hard.mat 14KB
wider_pr_info_cms-rcnn_easy_val.mat 14KB
wider_pr_info_multitask-cascade-cnn_easy.mat 14KB
wider_pr_info_LDCF+_easy_val.mat 14KB
wider_pr_info_two_stage_cnn_hard.mat 13KB
wider_pr_info_cms-rcnn_medium.mat 12KB
wider_pr_info_LDCF+_hard.mat 11KB
wider_pr_info_LDCF+_easy.mat 11KB
wider_pr_info_cms-rcnn_easy.mat 11KB
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