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Faces from the Adience benchmark for age and gender classification. These images represent some of the challenges of age and gender estimation from real-world, unconstrained images. Most notably, extreme blur (low-resolution), occlusions, out-of-plane pose variations, expressions and more.. AbstractAutomatic age and gender classification has become relevant to an increasing amount of applications,
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ここではBoostライブラリのビルド方法について説明します。 Windowsとそれ以外に分けて説明します。また、LinuxではBoostライブラリがディストリビューションによって提供されていることがありますが、ここではビルド方法のみを扱います。 1.47.0からbjamだけではなく、b2も生成されるようになりました。また、公式がbjamからb2での説明に切り替わっています。なので、こちらもそれに合わせることにします。 ダウンロード 現在の最新バージョンは、以下からダウンロードできます: http://www.boost.org/users/download/#live 開発バージョンは、Githubから取得できます: https://github.com/boostorg Github から clone する場合、具体的には boostorg/boost を clone し、実際の Boo
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