#مقاله 2013
Network In Network
https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdf
#Mlpconv_layer #deep_learning #CNN #convolutional_neutral_network

#آموزش
Short history of the #Inception deep learning architecture

🔗 http://nicolovaligi.com/history-inception-deep-learning-architecture.html

Inception in #TensorFlow
🔗 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception

#inception #cnn #convolutional_neutral_network #deep_learning

#مقاله #سورس #کد

IMDB-WIKI – 500k+ face images with age and gender labels
pic: http://bit.ly/2rZNDJx

دیتاست سن و جنسیت افراد؛ جمع آوری شده از صفحات ویکی پدیا
+
مقاله و مدل در Caffe , و وزنهای آموزش دیده شده شبکه



https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/

#Gender_prediction #age #Deep_Learning #dataset #model
#CNN #convolutional_neutral_network

#مقاله #سورس_کد

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
pic: http://bit.ly/2srFGOS
(Submitted on 11 Apr 2016)
#MTCNN

در الگوریتمهای قدیمی تشخیص چهره, موقعیت سر, حالات چهره، نور و ... تاثیر گذار بود و الگوریتم های موجود را با مشکل مواجه میکرد.
الگوریتمهایی نظیر Viola and Jones - Haar-cascade که در opencv پیاده سازی شده برای چهر های رو به رو و نزدیک رو به رو خوب کار میکند اما برای چهره هادر موقعیت ای دیگر کارایی ندارد!
تیم تحقیقاتی ماکروسافت با ارائه مقاله ای در سال 2014 با عنوان
Joint Cascade Face Detection and Alignment
با جنگل تصادفی این مشکل را تا حد زیادی برطرف کرد و سرعت هم تا حدود 30 میلی ثانیه برای تصاویر VGA بهبود داد، اما انتخاب ویژگی های دستی پرفورمنس را محدود کرده بود.

اما در این مقاله با کمک یادگیری عمیق دقت تا حد خوبی افزایش یافته و همانن مقاله ماکروسافت علاوه بر تشخیص کار face alignment هم انجام میشود.
در این روش 3 شبکه عصبی کانولوشنالی پشت سر هم و به صورت آبشاری قرار گرفته است
شبکه اول: بسیار سبک برای پیدا کردن تمامی نواحی مشکوک به وجود چهره.
شبکه دوم : این شبکه از از خروجی شبکه اول ورودی میگیرد؛ نواحی اشتباه پیدا شده را حذف میکند.
شبکه سوم: کاری شبیه یه شبکه دوم بر روی نواحی باقی مانده, همچنین پیدا کردن landmark های چهره نظیر چشم ها و بینی و alignment نقاط.



🕐Runtime efficiency:
It takes 16fps on a 2.60GHz CPU and 99fps on GPU (Nvidia Titan Black)

🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1604.02878

🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1604.02878

🔗Project Page:
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/

🔗codes:
⚙️#Matlab / #Caffe implementation :
http://bit.ly/2rvkr9Q
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
http://bit.ly/2t1fB6e

#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network

#مقاله منتشر شده توسط گوگل

#MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
(Submitted on 17 Apr 2017)

We present a class of efficient models called MobileNets for #mobile and embedded #vision applications. MobileNets are based on a streamlined architecture that uses depth-wise separable convolutions to build light weight deep neural networks. We introduce two simple global hyper-parameters that efficiently trade off between #latency and #accuracy. These hyper-parameters allow the model builder to choose the right sized model for their application based on the constraints of the problem. We present extensive experiments on resource and accuracy tradeoffs and show strong performance compared to other popular models on ImageNet classification. We then demonstrate the effectiveness of MobileNets across a wide range of applications and use cases including object detection, finegrain classification, face attributes and large scale geo-localization.

🔗 https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf

#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network

#خبر
#Google open-sources mobile-first computer vision models for TensorFlow
pic: http://bit.ly/2sbzqYu
[Published June 14, 2017]

گوگل mobileNet منتشر شده در مقاله دو ماه پیش را به صورت متن باز برای #تنسورفلو منتشر کرد.

شبکه های از پیش آموزش داده شده مناسب برای بازشناسی اشیاء در موبایل.

🔗 https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source-models-for.html
🔗 https://venturebeat.com/2017/06/14/google-open-sources-mobile-first-computer-vision-models-for-tensorflow/


✒️مرتبط با:
✔️تنسورفلو برای اندروید:
https://t.me/cvision/208
✔️مقاله mobileNet
https://t.me/cvision/254

#TensorFlow #TensorFlow #TensorFlow_Lite #convolutional_neutral_network
#pre_train #computer_vision

Feature Visualization
How neural networks build up their understanding of images

https://distill.pub/2017/feature-visualization/

#CNN #convolutional_neutral_network
#Visualization

What is a CNN’s receptive field?

https://www.quora.com/What-is-a-CNN%E2%80%99s-receptive-field
#receptive_field #convolutional_neutral_network

#مقاله
در برخی از ویژگی های مربوط به چهره، دیتاست بزرگ برای آموزش کامل شبکه های عمیق در دسترس نیست، با توجه به شباهت ویژگیها در تسکهای مرتبط با چهره، این مقاله یک شبکه واحد برای آموزش تمام این تسکها در نظر گرفته و در نتیجه با افزایش داده حاصل از ترکیب دیتاست های مختلف در این حوزه شبکه در بسیاری از موارد به کارایی بالاتر از مدلهای مشابه شبکه تک کاربرده دست یافته است. بدین صورت لایه های پایینتر شبکه به خوبی برای استخراج ویژگیهای چهره آموزش میبینند.
[مرتبط با: https://t.me/cvision/446]


An All-In-One Convolutional Neural Network for Face Analysis
http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7961718/

در این مقاله تسک های مرتبط با چهره انسان را به دو دسته‌ی مستقل از سوژه و مرتبط با سوژه تقسیم کرده است.

1) وظایف مستقل، شامل تشخیص چهره، نقطه های کلیدی چهره، محلی سازی، پیش بینی لبخند،
2) وظایف وابسته، شامل برآورد سن، پیش بینی جنسیت و بازشناسی چهره.
در این شبکه وظایف مستقل از سوژه از لایه های پایین تر این شبکه کانولوشنال ورودی گرفته و وظایف وابسته به سوژه از آخرین لایه شبکه ورودی خود را برای محاسبه خروجی و تابع هزینه هر تسک استفاده کرده اند.

#multitask_learning #face #convolutional_neutral_network #deep_learning

#مقاله #سورس_کد

Finding Tiny Faces (CVPR 2017)

pic: https://github.com/cydonia999/Tiny_Faces_in_Tensorflow/raw/master/images/selfie.jpg

🕐Runtime efficiency:
Resnet101-based detector runs at 1.4FPS on
1080p resolution and 3.1FPS on 720p resolution.

🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1612.04402

🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1612.04402

🔗Project Page:
https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/

🔗codes:
⚙️#Matlab / #matconvnet implementation :
https://github.com/peiyunh/tiny
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
https://github.com/cydonia999/Tiny_Faces_in_Tensorflow


مرتبط با مقاله mtcnn
https://t.me/cvision/249

#face #face_detection
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network