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特邀人脸识别领域资深专家陈博对MTCNN算法的原理和工程实现进行详尽解读,MTCNN算法(https://arxiv.org/abs/1604.02878)是近些年人脸检测领域一篇关注度比较高的文章,该算法出自ECCV-2016 乔宇老师组,文中采用级联的卷积神经网络进行人脸和关键点的联合检测,鉴于MTCNN的速度和精度都很好,目前在工业界和学术研究中应用广泛。讲者从历史方法,MTCNN做了哪些关键改进,具体的实现过程以及performance分析等方面进行了详细的解读,帮助大家快速理解掌握核心要点。人脸检测系列经典文章精解之MTCNN算法,陈博士全面对比经典的VJ、DPM等方法以及基于深度学习的CascadeCNN、MTCNN方法的优缺点,很自然引出为什么需要MTCNN。讲者结合论文解读和具体实现带领大家从算法关键步骤原理一步步过渡到工程细节,有理有据帮助你快速掌握核心知识。


作者简介:

陈博士毕业于UIUC,本科毕业于北京大学,在计算机视觉领域有5年以上的经验,主要研究方向为人脸识别,在TPAMI、CVPR、ECCV等顶级会议期刊发表了数十篇相关论文,目前在国内顶级人工智能创业公司任研究科学家职位。





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