迟来的2013年总结

（趁着年度考核写文档的机会，将自己的2013做个总结，这个总结得够晚的）

时光如水，生命如歌。时间总是悄无声息地从身边溜走，为了不至于让它这么地了然无痕，抽出一点时间给我的2013做个记录。

我的2013，主要由以下事由组成：

1、3D人脸重建算法研究，基本完成。

2、人脸关键点检测，目前仍在做。

3、搬家及服务器的管理与维护。

除了这三件事，还有其它一些零碎的：

4、角度模型的训练；5、项目预算；6、参展；7、网络铺设。

以下是具体细节：

1、3D人脸重建

2012年末，就在做这方面的学习和研究，在2013上半年基本完成工作。主要是基于已有算法的基础上，替换了关键点检测和角度估计的模块，完成了人脸重建及显示部分；将算法封装为dll，应用于相关系统中；将算法思路整理，做了一些对比实验，发表论文一篇。

不足之处：因为算法能够应对的人脸场景有限，在实际应用中仍存在一些问题，需要更进一步的完善。

2、人脸关键点检测

这方面的研究是基于3D人脸重建的后续工作来做的。首先是跟着大牛进行了一番学习，基本掌握了关键点检测算法的训练和检测。通过对算法的相应改进，以及相关数据库的整理，能够训练出我们需要的新模型。算法模块已加入相关的软件中。

不足之处：目前在检测精度和速度上仍有可优化的空间。

3、搬家及服务器的管理与维护

公司搬家各种辛酸，纯体力活，持续了大概有一个多月。

服务器，linux服务器+windows服务器，技术活+体力活。什么都不懂，从头学起。

4、5、6、7 边角料

角度模型训练主要是替换数据，使用已有程序进行训练；项目预算是临时帮忙，为期大约一周；参加展会，包括展前学习和组装机器，参考，为期两周，还是喜欢短期出差；网络铺设协调工作，技术人员搞行政，确实头大。

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2013年的感觉，就是一个字：忙。虽然一直在忙，但是总结起来，在自己的主业上取得的成果有限。人脸3D重建工作虽然毛病也不少，但与下半年的关键点检测研究相比，确实强出不少。下半年的工作效率确实值得反省。

2014年没有那么多杂事，希望自己能够沉下心来，好好把Deep Learning工作做足，做好。