背景介绍问题提出：学些更好的网络是否等同于堆叠更多的层呢？答案是否定的， 等同于堆叠更多的层呢？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸。 当更深的网络能够开始收敛时，暴露了一个退化问题：随着网络 深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪），然后迅速下降。 意外的是，这种下降不是由过拟合引起的，并且在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。 层数过深的平原网络具有更高的训练误差 较高分辨
ResNetIntroduction深度卷积神经网络曾在图像分类领域做出了重大突破。 深度网络可以吸收各种维度层次的特征，而这个特征的深度我们可以通过加深神经网络层数来得到。我们知道网络深度是一个非常重要的影响网络性能的因素。很多的图像领域的神经网络模型也都是基于比较深层次的网络结构的。但这样深层次的网络结构是否容易训练，容易学习样本分布呢？出现的问题大家应该也都知道，梯度爆炸和梯度消失的问题在深
文章目录前言1、网络结构2、代码解读resnet50总结 前言整理下特征提取网络resnet的网络结构 1、网络结构 有5个输出层C1,C2,C3,C4,C5，其中常用的是C2,C3,C4,C5层。没有单独的层进行下采样，直接在残差的时候进行下采样。2、代码解读resnet50整个resnet50的forward代码如下（示例）：def forward(self, x):
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技术路径：opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow ，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别一、引言随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术已成为身份验证、安全监控等领域的核心技术之一。实时人脸识别系统，以其高效、准确的特点，受到了广泛的关注和应用。FaceNet，作为Google开发的一种先进的人脸识别系统，基于深度卷积神经网络和三元组损失函数，为实
整个Inception结构是由多个这样的模块串联起来的，Inception结构的主要优势有两个。（1）使用1×1的卷积来进行升降维。在相同尺寸的模块中叠加更多的卷积，能提取更丰富的特征。对于某个像素点来说，1×1卷积等效于该像素点在所有特征上进行一次全连接的计算，每一个卷积后面都需要紧跟着激活函数。将两个卷积串联，就能组合出更多的非线性特征。使用1×1卷积进行降维，降低了计算复杂度。当某个卷积层输
原文：MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile DevicesMobileFaceNet1、四个问题要解决什么问题？
设计一个在手机或嵌入式设备上可实时运行且具有高精度的人脸验证CNN模型。用了什么方法解决？
以MobileNet v2网络为骨架，做了一些改进：
video-cnn-feat repo备忘本篇博文基于xuchaoxi/video-cnn-feat，可以用来视频分帧及CNN&C3D提取frame-level的特征，仅做备忘。一、 repo路径./video-cnn-feat-master二、 虚拟环境164服务器-python27三、 安装过程1. pip requirments.txt在conda envs python27中使用p
基于幅度的阈值分割方法
直接固定阈值法
就是选择一个阈值，对图像进行二值化处理，如果当图像中的像素值小于该阈值时，可以置零或255，相反的，当图像中的像素值大于该阈值时，可以置255或0. 总之，图像分割后的图像是二值的，就是只有0和255. 自适应阈值法 基本思路就是，对图像中的每个像
在我的个人博客上一篇博文中分析了卷积神经网络的结构与相关算法，知道了这些基本原理之后。这篇博文主要介绍在卷积神经网络的发展历程中一些经典的网络模型。LeNet5 LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积神经网络才算正式提出。LeNet-5的网络模型如图1所示。网络模型具体参数如图2所示。
图
严格地说， 图像特征提取属于图像分析的范畴， 是数字图像处理的高级阶段， 同时也是图像识别的开始。本文主要包括以下内容 常用的基本统计特征， 如周长、面积、均值等区域描绘子， 以及直方图和灰度共现矩阵等纹理描绘子主成份分析(PCA, PrincipaJ Component Analysis)局部二进制模式(LBP, LocaJ Binary Pattern)本章的典型案例分析 基于PCA技术的人脸
1.介绍sklearn.feature_extraction模块，可以用于从包含文本和图片的数据集中提取特征，以便支持机器学习算法使用。注意：Feature extraction与Feature Selection是完全不同的：前者将专有数据（文本或图片）转换成机器学习中可用的数值型特征；后者则是用在这些特征上的机器学习技术。2. 从字典中load特征类DictVectorizer可以用于将各列
FPN（Features Pyramid Networks） 特征金字塔网络是从backbone CNN中提取特征用于后续目标检测和语义分割等问题。一个top-down结构结合lateral连接来建立所有不同尺度特征的high-level语义特征。背景 （a）使用原始图像去建立特征金字塔，特征相互独立地在不同尺度上的图像进行计算，所以非常慢，使得此方法不能用于实际的应用。 （b）近期的detect
一般提取的是边缘、角，文理等。传统的图像特征提取一般分为三个步骤：预处理、特征提取、特征处理；然后在利用机器学习等方法对特征进行分类等操作。预处理：预处理的目的主要是排除干扰因素，突出特征信息。主要的方法有：图片标准化（调整图片尺寸）；图片归一化（调整图片重心为0）。特征提取：利用特殊的特征提取子对图像进行特征提取，主要有：Harris、SIFT、SURF、LBF、HOG、DPM、ORB。特征处理
整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取等过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。MobileFaceNets解读论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1804/1804.07573.pdfgithub mobilefacenet-caffe:https://github.com/KaleidoZhou
ResNeXt50、ResNest50、ResNet50、EfficentNet对比 ResNet50和ResNeXt50附一张ResNet的结构图：(图片后期再补充) ResNeXt50思想，就在于将卷积中的基数，完成整个算横向层面卷积层的拓展。根据文章的结果显示，在imageNet-1K的数据集上，错误率在不断下降。但根据论文提交的数据来看，相比大部分数据下降效果可能不明显
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、初次尝试二.使用迁移学习来提取特征1.导入resnet502.获取图片数据3.处理图片数据三、使用自编码器1.自编码器网络结构2.训练过程四.聚类1.Kmeans-GPUGithub：Kmeans-GPU2.聚类过程总结 前言因为一些项目需求，本人最近对无监督图像分类有一些想法，做了许多尝试最后得出了两种方案一、初次
特征表达特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的；如果数据被很好地表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。关于特征，需要考虑以下三方面：（1）特征表示的粒度需要考虑，模型在一个什么程度上的特征表示，才能发挥效果？以图片为例，像素级的特征完全没有价值，从中得不到任何可用于分类或识别的信息。当特征具有结构性（有意义）的时候，算法才能起作用，即将输入空间通过某种规则映射到特征空间，
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读取数据小数量数据读取这仅用于可以完全加载到存储器中的小的数据集有两种方法：存储在常数中。存储在变量中，初始化后，永远不要改变它的值。使用常数更简单一些，但是会使用更多的内存，因为常数会内联的存储在数据流图数据结构中，这个结构体可能会被复制几次。 training_data = ...
training_labels = ...
with tf.Session():
input_data =
#coding:utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
#每个批次的大小
batch_size = 100
n_batch = mn
