Face detaction
于 2022-03-18 发布
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代码说明：
我们提出了一个统一的模型，用于人脸检测，姿态估计和地标估计在现实世界中，杂乱的图像。我们的模型是基于一个共享部分池的树的混合物；我们将每个面部地标建模为一个部分，并使用全局混合物来捕捉由于视点而引起的拓扑变化。我们证明了树结构模型在捕捉整体弹性变形方面出人意料地有效，同时与密集图结构不同，它易于优化。我们提供了标准人脸基准测试的大量结果，以及一个新的“野外”注释数据集，这表明我们的系统在所有三项任务中都取得了最新的进展，有时甚至相当大。尽管我们的模型经过了数百张人脸的适度训练，但它与经过数十亿个例子训练的商业系统（如Google Picasa和Google）相比还是有优势的face.com网站). 此文件显示完整的
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