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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』。
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腾讯优图项目主页：
https://github.com/TencentYoutuResearch
01
SuperResolution-RealSR
一种在真实世界环境下的新型 degradation（降质）框架-Real-SR，为超分辨率学习提供真实的图像。通过对 kernel 和 noise 的估计，来探索 blurry 和 noisy 图像的具体 degradation（降质）情况。
获得 NTIRE 2020 Challenge Real-World SuperResolution 两个赛道的冠军。
视觉结果:
对比结果：（'Impressionism' is our team.）
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论文题目：
Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection
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论文地址：
http://link.52cv.net/uE6fmZ
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代码地址：
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。
支持大部分常用的 CNN 网络：
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Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception ...
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Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN ...
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Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet ...
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Face Detection: MTCNN RetinaFace ...
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Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite MobileNetV3-SSDLite ...
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Detection: Faster-RCNN R-FCN ...
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Detection: YOLOV2 YOLOV3 MobileNet-YOLOV3 YOLOV4 ...
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Segmentation: FCN PSPNet UNet YOLACT ...
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Pose Estimation: SimplePose ...
功能强大：
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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
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无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架
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纯 C++ 实现，跨平台，支持 android ios 等
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ARM NEON 汇编级良心优化，计算速度极快
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精细的内存管理和数据结构设计，内存占用极低
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支持多核并行计算加速，ARM big.LITTLE cpu 调度优化
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支持基于全新低消耗的 vulkan api GPU 加速
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整体库体积小于 700K，并可轻松精简到小于 300K
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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
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支持直接内存零拷贝引用加载网络模型
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可注册自定义层实现并扩展
使用案例：
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图像分类android实例：
https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenetFast
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风格迁移android实例：
https://github.com/nihui/ncnn-android-styletransfer
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目标检测android实例：
https://github.com/nihui/ncnn-android-mobilenetssd
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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：
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代码地址：
https://github.com/Tencent/ncnn
03
FaceDetection-DSFD
高精度双分支人脸检测器：DSFD，在WIDER FACE 和 FDDB数据集均取得了精度第一 (刚出来时)。
结果展示：
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论文题目：
DSFD: Dual Shot Face Detector
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论文地址：
https://arxiv.org/abs/1810.10220
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代码地址：
https://github.com/Tencent/FaceDetection-DSFD
04
ObjectDetection-OneStageDet
单阶段通用目标检测器：OSD
特征：
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同时包括Yolov2和Yolov3
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性能优
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训练速度如 darknet 一样快
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A lot of efficient backbones on hand
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代码地址：
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。
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论文题目：
Fast Learning of Temporal Action Proposal via Dense Boundary Generator
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论文地址：
https://arxiv.org/abs/1911.04127
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代码地址：
https://github.com/Tencent/ActionDetection-DBG
06
FaceAttribute-FAN
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论文题目：
Harnessing Synthesized Abstraction Images to Improve Facial Attribute Recognition
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论文地址：
https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0102.pdf
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代码地址：
https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceAttribute-FAN
07
FaceAlignment-FHR
基于高分辨率视频的人脸对齐算法：Fractional Heatmap Regression (FHR) ，
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论文题目：
Towards Highly Accurate and Stable Face Alignment for High-Resolution Video
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论文地址：
https://arxiv.org/abs/1811.00342
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代码地址：
https://github.com/TencentYoutuResearch/FaceAlignment-FHR
编辑：OpenCV中文网
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
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