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定位综述 目前用于人脸定位的有两种主流方法，一种是基于级联形状回归模型，另一种就是基于深度学习的方法。级联形状回归方法就是使用回归模型，直接学习从人脸表征到人脸形状的映射函数，进而建立从表观到形状的对应关系。这种方法的学习依赖于训练集的选取，如果训练集中包含了复杂的姿态变化，学习到的函数测试性能就会比较好。现有很多基于回归的方法，其中比较突出的有颜水成的DCR（Deep Cascaded Regression）、ESR（Explicitly Shape Regression）方法、LBF（Local Binary Features）方法以及SDM（Supervised Decent Method）方法。但是，上述方法也存在一定的问题，例如，基于提取到的局部图像特征来定位时很难找到具有全局信息的关键点。基于点分布模型的方法和基于形状回归的方法都很依赖于初始值，其中，初始值通常由训练集的平均形状来给定，如果初始值或者设定的平均形状远远偏离目标位置，很难收敛到正确位置。比如，训练集中大部分都是正脸，那么对于测试集中大偏转角度人脸图像的定位就比较困难。 于是引入深度学习来解决较大面部偏转姿态的回归问题，深度学习的最大的优点是有强大的表达能力，可以自学习图像的特征，不需要人为的寻找特征。目前用的基本网络有（1）级联方式：由粗到精一级一级的优化前一步得到的形状，比如香港中文大学汤晓鸥老师的研究团队采用深度卷积神经网络的3个级联结构，逐步细化特征点位置。（2）沙漏网络：密集堆叠连接的U-Nets来进行人脸关键点定位，如CU-Nets通过卷积-反卷积，下采样与上采样网络，跨越不同U-Nets进行全局梯度传播，融合多尺度特征，不断迭代优化关键点坐标。但是深度学习方法的缺点是模型过于复杂，参数非常多，耗时比较长。 深度学习的国内外方法优化：（1）最早的有将人脸进行五官分区域定位回归，但很容易使最终结果陷入局部最优值而不是全局最优。（2）heatmap热图的方法，对数据标签进行处理生成高斯热图，从而更好的回归关键点位置。（3）风格聚合方法，对数据集进行处理生成不同风格的图片，以应对复杂的真实环境如光照强弱。（4）基于边缘感知的人脸关键点检测算法，首先通过消息传递并结合对抗学习得到高精度的边缘线检测结果，再将边缘线信息融合到关键点检测中，来提升算法在大侧脸、夸张表情、遮挡、模糊等极端情况下的鲁棒性。（5）3D人脸模型方法，一种方式是结合3D人脸姿态估计与投影来确定特征点初始位置，然后使用经典的回归树集成ERT方法来更好的进行位置回归；另一种是直接从单幅人脸图像中同时回归出3D人脸结构和密集对齐点；该类方法通过回归位置图，来获得3D几何以及语义信息。（6）人脸特征点检测与形状拟合方法，基于“特征提取”+“回归坐标”的方法，把形状拟合的坐标回归问题，转化为坐标PCA压缩后系数与形状整体仿射变换系数的回归问题（相当于将传统的SDM算法用于深度学习算法当中）。 目前定位方法的改进是： 1.基于深度学习的方法：改进如下： （1）受人体关键点定位 难例挖掘方法的启发，在全局的globalnet之后继续对损失较大的点继续进行微调。 （2）并行集成的方式同时训练两个网络globalnet、refinenet，测试时，第一个网络输出的l2 loss 取top k loss作为refinenet的辅助损失继续微调回归关键点位置。（在300w 有缺失块的数据集上最终的测试结果，平均定位误差为5.9%） 300-W数据库： 68点定位库，包含4个数据集，比如AFW，LFPW，HELLE，还包含135张IBUG里面的图片，IBUG图片对于定位来说都是非常具有挑战性的，不管是旋转角度还是遮挡程度都是非常大的。我们用HELEN的2000张，LFPW的811张，AFW的337张，总共3148张图片作为训练集。用HELEN的554张，IBUG的135张图片，总共689张图片作为测试集。一般测试集分为3个标准：简单，有挑战，全集。简单的测试集就是前面554张图片，有挑战的就是后面那135张图片，全集即689张图片。对三个测试集分别测试，得出测试结果，并与其它方法进行比较。测试标准为定位的平均误差，是被双瞳孔距离归一化后的，平均误差越低代表这一算法越好。
AshEngine
A cross-platform 3D engine based on Qt 5.9.7, OpenGL 3.3 and Assimp 4.1.
EnjoyDependence
a gradle plugin for dependence manage
Face-Yaw-Roll-Pitch-from-Pose-Estimation-using-OpenCV
This work is used for pose estimation(yaw, pitch and roll) by Face landmarks(left eye, right eye, nose, left mouth, right mouth and chin)
MTCNN4Android
MTCNN For Android. Java.Tensorflow.人脸检测.Face Detection.
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停车场系统源码，停车场小程序，智能停车，Parking system，【功能介绍】：①兼容市面上主流的多家相机，理论上兼容所有硬件，可灵活扩展，②相机识别后数据自动上传到云端并记录，校验相机唯一id和硬件序列号，防止非法数据录入，③用户手机查询停车记录详情可自主缴费(支持微信，支付宝，银行接口支付，支持每个停车场指定不同的商户进行收款)，支付后出场在免费时间内会自动抬杆。④支持app上查询附近停车场(导航，可用车位数，停车场费用，优惠券，评分，评论等)，可预约车位。⑤断电断网支持岗亭人员使用app可接管硬件进行停车记录的录入。 【技术架构】：后端开发语言java，框架oauth2+springboot2+dubble，数据库mysql/mongodb/redis，即时通讯底层框架netty4，安卓和ios均为原生开发，后台管理模板vue专业定制
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Real-Time and Accurate Full-Body Multi-Person Pose Estimation&Tracking System
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:fire: Android developers should collect the following utils(updating).
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2021面试题，Java面试题、JVM面试题、多线程面试题、并发编程、设计模式面试题、SpringBoot面试题、SpringCloud面试题、MyBatis面试题、ZooKeepe面试题r、Dubbo面试题、Elasticsearch面试题、Memcached面试题、MongoDB面试题、Redis面试题、MySQL面试题、RabbitMQ面试题、Kafka面试题、Linux面试题、Netty面试题、Tomcat面试题、Python面试题
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dzzoffice
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iOS应用框架，方便iOS开发，兼容OC和Swift。
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iOS开发框架，方便iOS开发，兼容OC和Swift。
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glsl photoshop blending modes. glslify formatted.
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Golang(Gin)+websocket 的多人聊天室 | go 聊天室 | golang 聊天室
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Flutter 超完整的开源项目，功能丰富，适合学习和日常使用。GSYGithubApp系列的优势：我们目前已经拥有Flutter、Weex、ReactNative、kotlin 四个版本。 功能齐全，项目框架内技术涉及面广，完成度高，持续维护，配套文章，适合全面学习，对比参考。跨平台的开源Github客户端App，更好的体验，更丰富的功能，旨在更好的日常管理和维护个人Github，提供更好更方便的驾车体验Σ(￣。￣ﾉ)ﾉ。同款Weex版本 ： https://github.com/CarGuo/GSYGithubAppWeex 、同款React Native版本 ： https://github.com/CarGuo/GSYGithubApp 、原生 kotlin 版本 https://github.com/CarGuo/GSYGithubAppKotlin
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采用"单Activity+多Fragment"以及"多模块Activity+多Fragment"的设计模式编写的架构。一个非常轻量级又十分强大的Fragment管理框架。
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自用oc框架
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:honeybee: IoT Technical Guide --- 从零搭建高性能物联网平台及物联网解决方案和Thingsboard源码分析 :sparkles: :sparkles: :sparkles: (IoT Platform, SaaS, MQTT, CoAP, HTTP, Modbus, OPC, WebSocket, 物模型，Protobuf, PostgreSQL, MongoDB, Spring Security, OAuth2, RuleEngine, Kafka, Docker)
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📏 Measure UI for PSD
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一个原创移动端IM通信层框架，轻量级、高度提炼，历经8年、久经考验。可能是市面上唯一同时支持UDP+TCP+WebSocket三种协议的同类开源框架，支持iOS、Android、Java、H5，服务端基于Netty。
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编程电子书，电子书，编程书籍，包括C，C#，Docker，Elasticsearch，Git，Hadoop，HeadFirst，Java，Javascript，jvm，Kafka，Linux，Maven，MongoDB，MyBatis，MySQL，Netty，Nginx，Python，RabbitMQ，Redis，Scala，Solr，Spark，Spring，SpringBoot，SpringCloud，TCPIP，Tomcat，Zookeeper，人工智能，大数据类，并发编程，数据库类，数据挖掘，新面试题，架构设计，算法系列，计算机类，设计模式，软件测试，重构优化，等更多分类
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使用Qt开发的一个简单的超市收银管理系统
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SeetaFace 6: Newest open and free, full stack face recognization toolkit.
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通用第三方登录SDK，支持微信，微信扫码，QQ，微博登录，支付宝登录，Facebook，Line，Twitter，Google
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Sourcetrail - free and open-source interactive source explorer
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万年历寿星天文历的C++实现版本
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Wireflow - user flow chart real-time collaborative tool