MediaPipe Face Detection可运行在移动设备上的亚毫秒级人脸检测

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MediaPipe人脸检测是一种超快速的人脸检测解决方案，具有6个界标和多人脸支持。它基于BlazeFace，BlazeFace是为移动GPU推理量身定制的轻巧且性能良好的面部检测器。检测器的超实时性能使其可应用于需要准确地关注面部区域作为其他任务特定模型：

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USRNet端到端深度学习网络实现图片视频的超分辨率与清晰度

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上期文章我们分享了基于OpenCV的超分辨率的代码实现，哪里主要使用到了EDSR、ESPCN、FSRCNN、LapSRN等模型，虽然使用OpenCV能够实现超分辨率，但是图片的清晰图并没有增加，当有一张稍微模糊的图片时，增加分辨率的同时，我们也更希望提高图片的清晰图，如上图的图片，本期文章，我们介绍一下USRNet模型结构

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ViT一种Google开源的大规模CNN图像识别模型

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作为朝这个方向迈出的第一步，我们介绍了（ViT），这是一种视觉模型，该模型尽可能地基于最初为基于文本的任务而设计的Transformer体系结构。ViT将输入图像表示为图像块序列，类似于在将”变形金刚”应用于文本时使用的单词嵌入序列，并直接预测图像的类标签。当在足够的数据上进行训练时，ViT表现出卓越的性能，其性能比同类最新的CNN少四倍。为了促进在这一领域的更多研究，我们将代码和模型都开源了。

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使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率

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什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。

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