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RSS订阅人脸识别论文 与loss
基于深度学习的人脸识别发展，从deepid开始，到今年（或者说去年），已经基本趋于成熟。凡是基于识别的，总是离不开三个东西：数据，网络，以及loss。数据方面，目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M，有主打各种姿态角与年龄的VggFace2；也有一些主打高质量的数据集，像WebFace，guo yandong的MS-20K。除了公开数据集之外，图片生成领域也有不错的成果...
2018-07-25 17:33:48
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原创 图像的特征提取（非深度学习方法）
图像识别无非是 特征提取 加分类识别从本节开始， 我们将逐步从数字图像处理向图像识别过渡。 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(L...
2018-05-29 22:35:49
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原创 NCS
端设备数据预处理的强烈需求，大量 IoT 设备厂商会面临智能化变革，尤其是像智能摄像头、无人机、机器人、AR/VR 等领域的厂商。通过将最新的 Movidius VPU 技术融入现有的 AI 端设备解决方案组合，Intel 已经准备好帮助开发者和数据科学家们开拓低功耗智能设备领域的边界。Intel 的 Movidius 神经计算棒（NCS）神经计算 SDK（NCSDK）开发包旨在降低开发者和数据科...
2018-05-22 22:35:01
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原创 人脸检测对齐识别思路
１．采集自己人脸图片信息通过网络结构提取特征形成n*1维向量 根据训练数据便签（大量自己的标为１的照片和大量其他人的标为０的照片，softmax分类。） 训练出权重数据 通过测试数据判断准确率输出模型２．拍摄照片 输入到载入模型数据的网络中去输出０和１ 1、Input Image -> Detect输入：原始的可能含有人脸的图像。输出：人脸位置的bounding box。这一步一般我们称之为...
2018-05-21 14:42:29
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空空如也
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