# #作者：韦访 1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行
Tensorflow概念tensor：张量 flow：流张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。数学中：张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。在编程语言中它就是一种数据类型，tensor类。tensor对象的意义可以是数字字符串矩阵等等，tensorflow是基于会话的。 张量的操作在会话session中运行。tensorflow望文生义就是将张量以流的形式对
本节内容提取自《TensorFlow实战Google深度学习框架》，为自己学习所感。import tensorflow as tf#导入TensorFlow框架 1、来自实际问题的数据往往有很多格式和属性，于是TensorFlow采用名为TFRecord的数据存储格式来统一存储数据。1.1、TFRecord文件中的数据通过tf.train.Example Protocol Buffer的
基本分类：对服装图像进行分类训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类，例如运动鞋和衬衫。 本指南使用tf.keras（高级API）在TensorFlow中构建和训练模型。#引入TensorFlow 和 tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
#引入numpy和matplotlib
import numpy a
Tensorflow MobileNet移动端迁移学习指南1。介绍TensorFlow是用于数值计算的开源库，专门用于机器学习应用程序。 本文机器翻译加人工矫正，可能有翻译不当之处，欢迎讨论，相互学习。 外文原文：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/index.html#0你会做些什么
Tensorflow Object Detection API 训练模型flyfish环境 TensorFlow1.13 数据集 VOC2007目标检测解决什么问题该图来源于论文《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》分类 解决的是 what 问题 检测 解决的是 what和where 问题 分割 就不是矩形框了，像素级别的分割精
人脸识别的十个要点人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中，人脸识别的应用已经常见，那么你知道它是如何做到如此智能吗？下面，我们就带大家了解人脸识别涉及的十个关键技术。1、人脸检测（Face Detection）：是检测出图像中人脸所在位置的一项技术人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出
数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
原创
2022-02-04 11:19:38
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数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
原创
2021-08-07 16:13:38
583阅读
1. Windows上支持Python3.6。
2. 时空域去卷积（spatio temporal deconvolution.）增加了tf.layers.conv3d_transpose层。
3. 增加了tf.Session.make_callable( )，为多次运行一个相同步骤的运行提供了更低的overhead手段。
4.增加了ib
tensorflow图像处理1、图像编解码一幅RGB色彩模式的图像，可以看成是一个三维矩阵，即通道数为3。 然而图像在存储是并没有直接记录为矩阵，而是经过压缩编码后的结果。所以需要解码过程。 常见的图片格式：jpeg, jpg, png, gif。1.1 jpeg/jpg格式注意点： 1、在tensorflow 1.0中使用tf.gfile.FastGFile()，而在tensorflow 2.0
1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行人脸识别，最后，
采样介绍假如我们有一个多分类任务或者多标签分类任务，给定训练集(xi,Ti)，其中xi表示上下文，Ti表示目标类别(可能有多个).可以用word2vec中的negtive sampling方法来举例，使用cbow方法，也就是使用上下文xi来预测中心词(单个targetTi)，或者使用skip-gram方法，也就是使用中心词xi来预测上下文(多个target(Ti)).我们想学习到一个通用函数F(x
1. 项目简介 本项目使用Python3.6编写，Qt Designer（QT5）设计主界面，PyQt5库编写控件的功能，使用开源 DeepFace人脸识别算法进行人脸识别，使用眨眼检测来实现活体识别，使用OpenCV3实现实时人脸识别。 同时，将班级学生信息，各班级学生人数、考勤信息录入到MySQL数据库中，方便集中统一化管理。 因为本项目仅由我一个人开发，能力精力有限，实现了预期的绝大多数
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2023-11-13 09:41:20
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介绍Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss， 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月，原始模型尚未全部开源，目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版，添加了SSH网络的检测模块，提升检测精度，作者提供了三种基础网络，基于ResN
10.2 人脸识别的技术流程 人脸识别系统一般主要包括4个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸图像匹配与识别。 人脸识别的第一步就是人脸的图像采集及检测。 人脸
几个月前开始突发兴致想要尝试搭一个mask rcnn，奈何能力有限，每次跟着别人教程进行到一半就死掉，简直是屡试屡败，期间也是放弃过很多次，但是最近迫于项目的需要，又重新拾起了这件事，经历了一番疯狂的安装与卸载之后，终于跑通了mast rcnn自带的demo，所以想和碰到相同问题的朋友们分享这段心路历程。第一次写博客，如果有什么不正确的地方，欢迎各位大佬批评指正。 文章目录前言一、安装ana
数据输入与特征工程?=??(?)之(?,?)y=fw(x)之(x,y):是模型的输入数据，对应了机器学习算法工程中的特征工程和模型构建中的模型输入。 w也需要初始化。无论输入如何变化，最终都要转成tensor才能被tensorflow计算。 tensorflow 在实现?=??(?)y=fw(x)时， 把x,y抽象成tensor;f_w抽象成Model/estimator;tensor之间的复杂操
#作者：韦访 7、定义网络继续往下分析，# define model for multi-gpu
# 如果有多块GPU，将队列划分为多块，以分给每块GPU
q_inp_split, q_heat_split, q_vect_split = tf.split(q_inp, args.gpus), tf.split(q_heat, args.gpus), tf.split(q_vect, args.
本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了！程序员用深度学习写了个老板探测器（付源码） 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好，但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则，我们特将最详细的步骤记录如下，以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现
