使用从单个图像进行3D人脸建模的Python代码 新功能：请参阅我们的后续项目，以进行。 此页面包含端到端演示代码，这些代码直接从不受约束的2D面部图像中估算3D面部形状和纹理。 对于给定的输入图像，它将生成面部形状和纹理的标准层文件。 它伴随我们的论文[1]中描述的深层网络。 在此版本中，我们还包括了地标构成的姿势和表情拟合的演示代码。 此版本是正在进行的人脸识别和建模项目的一部分。 请，请参阅以获取更新和更多数据。 特征 直接从图像强度用于3D形状和纹理估计的端到端代码 在不受限制的条件下设计和测试人脸图像，包括具有挑战性的LFW，YTF和IJB-A基准 首次显示使用我们的网络提取的3D面部形状和纹理参数具有描述性和鲁棒性，并通过这些基准上的3DMM表示提供了近乎最新的面部识别性能 没有昂贵的迭代优化，内部循环即可回归形状。 因此，3DMM安装非常快 使用回归的3D人脸模型，根据检

该文本内容详细介绍了CNN算法和文本分类的相互关系 我觉得挺好的 希望大家喜欢

使用深度学习进行图像伪造 使用深度学习的图像伪造检测，在PyTorch中实现。 提议 整个框架：首先，将RGB图像分为重叠的块（64x64）。 然后，在被网络打分之前，将RGB色块转换为YCrCb颜色通道。 最后，设计了一个后期处理阶段，以完善网络的预测，并就图像的身份验证做出最终结论。 深度神经网络改编自MobileNet-V2。 但是，我们修改了原始MobileNet-V2，使其与我们的问题更加相关。 下图描述了体系结构修改。 实验结果 我们已经对模型配置进行了全面评估，以显示哪个因素可以改善模型的最终性能。 为了解决这个问题，我们定义了与MobileNetV2（称为MBN2）一起作为核心的六种配置。 要考虑两个颜色通道，即RGB和YCrCb。 此外，还考虑了三种MobileNetV2架构进行比较。 第一个体系结构是从零开始训练的MobileNetV2，第二个体系结构是通过Image

AlexNet.rar

【LeNet】0积分下载.rar

先安装conda，然后在conda环境下安装tensorflow。要求：64位linux系统，python3.5。

CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。

The following additional files are required for this exercise: A subset of the STL10 Dataset (stlSubset.zip) Starter Code (cnn_exercise.zip) You will also need: sparseAutoencoderLinear.m or your saved features from Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders feedForwardAutoencoder.m (and related functions) from Exercise:Self-Taught Learning softmaxTrain.m (and related functions) from Exercise:Softmax Regression If you have not completed the exercises listed above, we strongly suggest you complete them first.

用于cnn的 STL10Features.mat 数据集。 subSTL缺少10Features的数据，这个是

In all the exercises so far, you have been working only with grayscale images. In this exercise, you will get to work with RGB color images for the first time. Conveniently, the fact that an image has three color channels (RGB), rather than a single gray channel, presents little difficulty for the sparse autoencoder. You can just combine the intensities from all the color channels for the pixels into one long vector, as if you were working with a grayscale image with 3x the number of pixels as the original image.