首页 > TAG信息列表 > FER
ICCV2021 | TransFER：使用Transformer学习关系感知的面部表情表征
前言 人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注。本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文，论文提出了一个TransFER模型，在几个FER基准数据集上取得了SOTA性能。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CCodeforces Round #733 (Div. 1 + Div. 2) C. Pursuit
C. Pursuit 题意： 给t组样例 每组样例给n个数 a[1] , a[2] , a[3] ...... a[n] b[1] , b[2] , b[3] ...... b[n] 数据保证(0 <= a[i] , b[i] <= 100 , t组样例n的总和小于1e5) a[i]表示第一个人在i这个阶段的分数 b[i]表示第二个人在i这个阶段的分数 现在只给了n个阶段每个人的分Codeforces Round #733 (Div. 1 + Div. 2) D. Secret Santa
D. Secret Santa 题意： 给t组样例 每组样例给n个数 a[1] , a[2] , a[3] ...... a[n] （t组样例n的总和<=2e5,a[i] <= n） 并且保证a[i] != i 求一个数组p 并且这个数组p为1到n的全排列中的一种方式 求 p[i] == a[i] 的个数最大并且p[i] != i 输出这个个数的最大值和p数组 思路： 首先先FER 人脸情绪识别系统
一、主要的流程 二、主要步骤： 1.我们可以通过调用dlib这个库 使用特征提取器get_frontal_face_detector 以及使用训练好的特征预测器 从而得到dlib 的68点模型，为我们的情绪识别提供了很大帮助 # 使用特征提取器get_frontal_face_detector self.detector = dlib.get_fr人脸表情识别综述论文《Deep Facial Expression Recognition: A Survey》中文翻译
本篇博客为论文《Deep Facial Expression Recognition: A Survey》的中文翻译，如有翻译错误请见谅，同时希望您能为我提出改正建议，谢谢！ 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9039580 人脸表情识别综述论文《Deep Facial Expression RecognitEducational Codeforces Round 109 (Rated for Div. 2) A B D 题解
A. Potion-making 题意：给你一个k，求k/100化为最简比的分母的值 思路：签到题，输出100 / gcd(k,100) 时间复杂度：O tlog100 #include<bits/stdc++.h> #define fer(i,a,b) for(re i = a ; i <= b ; ++ i) #define re register int #define sf(x) scanf("%d",&x) #define sfl(x) scanf(Codeforces Round #719 (Div. 3) A-E 题解
F1 F2 有时间在补 A Do Not Be Distracted! Do Not Be Distracted! 题意：给定一个只含有26个大写字母的字符串，每个大写字母表示一项工作，每项工作只能连续做或者前面做过就不能在做了，如果可以满足条件的话，则输出Yes，否则输出No.题目给的特殊情况直接输出Yes 思路：开map 按照题目模拟着基于CNN的表情识别（FER）pytorch实现
Report for FER Jian Tang Abstract 我们使用卷积神经网络（CNN）实现了baby的面部表情识别（FER）。 数据上，我们获取了开源FER数据集FER2013[1]，besides我们使用爬虫获取了baby相关的人脸图片，进行了手工分类标注以形成一个全新的baby FER数据集。 模型上，我们首先复现了Luan[2]的工作，即参