非常多零零碎碎的事情,导致非常久没写blog了.face animation的demo做完了也快一个月了.是时候总结总结了. Kinect获得的标识点共用121个.其给的sdk里面也给出了响应的标签.例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcGl6aWJpbmc4ODA5MDk=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" a
论文提出了类似于dropout作用的diversification block,通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力,在损失函数方面,提出专注于top-k类别的gradient-boosting loss来优化训练过程,模型在ResNet-50上提升3.2%,算法思路巧妙,结构易移植且效果也不错,值得学习 论文:Fine-grained Recognition: Accounting for Subtle Differences between Similar Classes