人脸识别 | 你的论文离CVPR , 还有多远?
最近,一則人臉識別安全性問題的新聞上了熱搜。
(圖片來自網絡)
雖然讓不少人產生了“人在家中坐,債從天上來”的擔憂,但也不由感嘆人臉識別的發展與普及。
人臉識別發展至今,已經在眾多領域中占領重要地位。這兩年尤其在安保系統、天眼系統、犯罪分子抓捕系統、人臉鎖、人臉考勤機、人臉支付等等領域迅速發展。
工業界熱火天的同時,學術界也不含糊。關于人臉識別的論文也是飛速增加,堪比掉頭發的速度。
但目前學術界的論文繁多且質量參差不齊,同時大部分的頂會論文作者都不公開代碼。想要找到合適且高效的論文,需要花費大量的時間。而閱讀論文,又是一大難題:
1.重點難把握:動輒10多頁的文字,看了半天找不出重點、關鍵點;
2.論文關系理不清:論文之間存在相互借鑒、引用,需要耗費大量的時間、精力才能理清,更何況大家閱歷有限的情況下,根本就理不清;
3.公式圖看不懂:公式復雜,步數過多,加大閱讀理解難度,直接勸退新手;
4.無法復現論文代碼:剛學python不久,python拓展c代碼不會,編譯問題不斷,程序跑不起來,debugging....
5.堅持不下去:幾乎以上任意一條就挺折磨人,如果你同時遇到上面三條困境,那就離放棄不遠了。
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《Eigenfaces for Recognition》人臉識別之特征臉,這篇論文首次提出基于數據驅動的統計學習方法來做人臉表示,巧妙的將PCA降維算法與人臉識別結合在一起,極大降低人臉表示的復雜度,同時性能也取得很好的結果。
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① 深挖研究背景?
提綱摯領,從4大維度介紹論文,深入講解論文發表的研究背景、成果及意義,介紹論文中取得的核心成果,對比解決同一問題,已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優缺點,熟悉論文的整體思路和框架,建立對本篇論文的一個概貌性認識。
②?死磕算法模型
老師會重點講解論文中的模型原理,深入拆解模型結構,對關鍵公式逐步推導,讓你了解算法每一個因子是如何對結果產生影響的,掌握實驗手段及結果,老師會幫你拎出論文中的關鍵點、創新點和啟發點,節約你自己摸索的時間。
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總結
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