腾讯优图开源项目全景图!
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了腾讯优图开源项目全景图!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
腾讯优图属于国内工业界CV领域实验室的第一梯队,其不仅服务腾讯内部线上产品,也开源了多个前沿研究和工程项目,本文盘点优图实验室开源的所有项目,其中最“火”的三个工程是『NCNN』、『人脸检测-DSFD』、『目标检测-OSD』。
腾讯优图项目主页:
https://github.com/TencentYoutuResearch
01
SuperResolution-RealSR
视觉结果:
对比结果:('Impressionism' is our team.)
论文题目:
Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection
http://link.52cv.net/uE6fmZ
https://github.com/Tencent/Real-SR
02
InferenceFramework-NCNN
NCNN 是一个针对移动平台优化的高性能神经网络推理框架。
-
Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception ... -
Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN ... -
Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet ... -
Face Detection: MTCNN RetinaFace ... -
Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite MobileNetV3-SSDLite ... -
Detection: Faster-RCNN R-FCN ... -
Detection: YOLOV2 YOLOV3 MobileNet-YOLOV3 YOLOV4 ... -
Segmentation: FCN PSPNet UNet YOLACT ... -
Pose Estimation: SimplePose ...
-
支持卷积神经网络,支持多输入和多分支结构,可计算部分分支 -
无任何第三方库依赖,不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架 -
纯 C++ 实现,跨平台,支持 android ios 等 -
ARM NEON 汇编级良心优化,计算速度极快 -
精细的内存管理和数据结构设计,内存占用极低 -
支持多核并行计算加速,ARM big.LITTLE cpu 调度优化 -
支持基于全新低消耗的 vulkan api GPU 加速 -
整体库体积小于 700K,并可轻松精简到小于 300K -
可扩展的模型设计,支持 8bit 量化和半精度浮点存储,可导入 caffe/pytorch/mxnet/onnx/darknet 模型 -
支持直接内存零拷贝引用加载网络模型 -
可注册自定义层实现并扩展
使用案例:
图像分类android实例:
https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenetFast
风格迁移android实例:
https://github.com/nihui/ncnn-android-styletransfer
目标检测android实例:
https://github.com/nihui/ncnn-android-mobilenetssd
MTCNN人脸检测工程:
https://github.com/moli232777144/mtcnn_ncnn
下滑查看效果图:
图像分类:
风格迁移:
目标检测:
人脸检测:
https://github.com/Tencent/ncnn
03
FaceDetection-DSFD
结果展示:
论文题目:
DSFD: Dual Shot Face Detector
https://arxiv.org/abs/1810.10220
https://github.com/Tencent/FaceDetection-DSFD
04
ObjectDetection-OneStageDet
同时包括Yolov2和Yolov3
性能优
训练速度如 darknet 一样快
A lot of efficient backbones on hand
论文盘点 |
https://github.com/Tencent/ObjectDetection-OneStageDet
05
ActionDetection-DBG
一个新的统一动作检测框架:DBG,性能优于最先进的动作检测器 BSN 和 BMN。2019 年 ActivityNet 挑战赛,Temporal Action 提案排名第一。
解读:『』
论文盘点 |
论文题目:
Fast Learning of Temporal Action Proposal via Dense Boundary Generator
https://arxiv.org/abs/1911.04127
https://github.com/Tencent/ActionDetection-DBG
06
FaceAttribute-FAN
论文题目:
Harnessing Synthesized Abstraction Images to Improve Facial Attribute Recognition
https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0102.pdf
https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceAttribute-FAN
07
FaceAlignment-FHR
论文题目:
Towards Highly Accurate and Stable Face Alignment for High-Resolution Video
https://arxiv.org/abs/1811.00342
https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceAlignment-FHR
推荐阅读:
备注:CV
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