面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 假设你已经熟悉 docker 并且已经正确安装 docker，执行以下步骤，开箱即用(浏览器输入：http://localhost:8899) # 1. pull image & run container ./start_dev.sh # 2. 进入 container 运行时环境 docker exec -it dev bash # 3. 启动 notebook ./start_jupyterlab.sh 在浏览器中打开 jupyterlab http://localhost:8899

Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorc

人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 数据量比较大，该数据集适合做分类识别，不可用于目标检测。 resnet 、vgg16、cnn、Mobilenet等网络。 放心下载使用 【基于卷积神经网络实现面部表情识别源码及模型下载地址】(准确率达到97%) https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87325594

面部识别数据集，这些图片已经从Pinterest收集和裁剪。共有105位名人和17534张面孔。

人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等

面部表情比较数据集，该数据集是一个大规模的面部表情数据集，由人脸图像三联以及人类注释组成，这些注释指定了每个三联中的哪两张脸在面部表情方面形成了最相似的对。这个数据集中的每个三元组都由6名或6名以上的人工评分员注释。该数据集与现有的主要专注于离散情绪分类或动作单元检测的表情数据集有很大不同。

面部表情比较图像数据集，每个注释都是集合{1,2,3}中的一个整数。值为1意味着与第一张脸的表情相比，三元组中第二张和第三张脸的表情在视觉上更相似。值为2意味着与第二张脸的表情相比，三元组中第一张和第三张脸的表情在视觉上更相似。值为3意味着与第三张脸的表情相比，三元组中第一张和第二张脸的表情在视觉上更相似。

儿童疾病面部图像，这个数据集包含了许多显示儿童可能感染的不同疾病的图像，以及所有种族的正常儿童的不同图像。这些图像是关于在眼睛、皮肤或口腔有症状的疾病，共2898张图片。 儿童疾病面部图像，这个数据集包含了许多显示儿童可能感染的不同疾病的图像，以及所有种族的正常儿童的不同图像。这些图像是关于在眼睛、皮肤或口腔有症状的疾病，共2898张图片

DiscoFaceGAN：派息纠缠和Co通过3D模仿，对比学习ntrollable人脸图像生成 这是以下论文的tensorflow实现： 通过3D模仿-对比学习，CVPR 2020进行纠缠和可控的面部图像生成。 （口头） 邓登，杨娇龙，陈东，方文和辛彤 论文： : 摘要：本文提出DiscoFaceGAN，人脸图像生成的虚拟人与DIS纠结了不存在的人，表情，姿势和照明的身份，precisely- CO ntrollable潜表示的方法。我们将3D先验嵌入到对抗性学习中，并训练网络以模仿3D人脸分析和渲染过程的图像形成。为了处理由真实和渲染的面部之间的域间隙引起的生成自由度，我们进一步引入对比学习以通过比较生成的图像对来促进解缠结。实验表明，通过我们的模仿对比学习，可以很好地消除因素变化，并且可以精确控制生成的脸部的特性。我们还分析了学习到的潜在空间，并提出了支持因子解缠结的几个有意义的性

华为AR Engine演示 目录 介绍 HwAREngineDemo程序演示了如何使用HUAWEI AR Engine。 欲了解更多开发细节，请参考以下链接： 入门 注册。 检查Android Studio开发环境是否已准备就绪。 在Android Studio中使用文件“ build.gradle”打开示例代码项目目录。 在已经安装了最新的HUAWEI AR Engine Service的设备上运行HwAREngineDemo。 要构建此演示，请首先将演示导入Android Studio（3.x +）。 在您的Android设备上运行示例。 受支持的环境 建议使用JDK版本> = 1.8。 结果 成功编译和安装后，您可以体验arengine的ARWorld，ARFace，ARBody和ARHand功能。 问题或问题 如果要评估有关HMS Core的更多信息， 可让您了解有关HMS