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机器学习实验室

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 · 2020-08-24


本文内容节选自《深度学习之人脸图像处理:核心算法与案例实践》,作者言有三。


美颜和美妆是人脸中很常见的技术,在网络直播以及平常的社交生活中都有很多应用场景。本文重点介绍的是人脸妆造迁移的核心技术及其相关资源。


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今天给大家分享一个非常优秀的GitHub项目,由GitHub用户ChanChiChoi创建,包括了几乎所有人脸方向的论文,适合需要在人脸领域进行学习的朋友跟读。


项目简介


项目地址为https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition,该项目还参考了如下项目:

[1] polarisZhao/awesome-fac

[2] L706077/DNN-Face-Recognition-Papers

[3] ShownX/FacePaperCollection

[4] HansonSun/FaceRecognition-Papers

[5] shaoxiaohu/CVPR2016

[6] zhanglaplace/PaperPaper

[7] gdshen/paper_notes

[8] lcybuzz/Personal-Face-Related-Paper-Record

[9] betars/Face-Resources

[10] xuewengeophysics/Awesome-Face-Recognition

[11] face-rec.org/Video-Based Face Recognition Algorithms


项目特点


该GitHub项目有如下几个特点:

(1) 按照各个方向进行了整理,也就是上图列出的10多个方向,如Face Detection && Face Segmentation等。

(2) 按照时间线进行了整理,这样方便大家对文章的时效性进行追溯。

(3) 提供了论文链接,对于有开源代码的则提供了代码链接,如下:

(4) 内容很全,A4打印的话有54页之多。


总之,这是一个非常适合新手了解人脸各个方向英文论文的项目,推荐在人脸方向想要有所建树的同学关注,可以打印出来时常看看,为了方便大家我也在后台提供了已经打印好的PDF版本,回复“人脸项目”即可获取,当然建议大家直接关注GitHub项目。


有三AI人脸内容


有三一直都在做人脸相关的内容,且一直说,搞定了人脸基本上就搞定了计算机视觉中的各类算法,因为人脸大大小小10多个研究和应用领域,其中涉及到分类,检测,分割,重建,风格化等基础算法。可以很容易地迁移到其他领域,因此在人脸方向我们做了很多的分享,包括:


1. 人脸所有领域的数据集介绍了解数据集的构建,有助于加深对任务的理解。


【总结】最全1.5万字长文解读7大方向人脸数据集v2.0版,搞计算机视觉怎能不懂人脸

【技术综述】一文道尽“人脸数据集”


2. 人脸推荐的论文阅读循序渐进读论文,打好根基才能走的更快更远。

【每周CV论文推荐】 深度学习人脸检测入门必读文章

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【每周CV论文推荐】 初学深度学习人脸识别和验证必读文章

【每周CV论文推荐】 初学深度学习人脸属性分析必读的文章

【每周CV论文推荐】 初学活体检测与伪造人脸检测必读的文章

【每周CV论文推荐】 初学深度学习单张图像三维人脸重建需要读的文章

【每周CV论文推荐】 人脸识别剩下的难题:从遮挡,年龄,姿态,妆造到亲属关系,人脸攻击


3. 人脸的技术综述快速了解各个领域,值得你阅读。


【杂谈】计算机视觉在人脸图像领域的十几个大的应用方向,你懂了几分?

【年终总结】有三AI至今在人脸图像算法领域都分享了哪些内容?

【杂谈】GAN对人脸图像算法产生了哪些影响?

【技术综述】人脸表情识别研究

【技术综述】人脸颜值研究综述

【技术综述】人脸年龄估计研究现状


4. 秋季划人脸算法实战小组实战为王&答疑解惑,一起加入小组进行长期学习,这样更容易激发兴趣,学的更好。


【总结】有三AI秋季划人脸算法组3月直播讲了哪些内容,计算机视觉你不可能绕开人脸图像

【通知】如何让你的2020年秋招CV项目经历更加硬核,可深入学习有三秋季划4大领域32个方向


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