junchengberry的博客

目的与过程概要1.目的：输入一张图片，让机器在人脸的位置画出一个框 2.过程概要训练一个能识别一张227*227的图像是否是人脸的二分类模型（使用AlexNet网络） =>人脸 =>非人脸修改训练好的网络模型，数据层改为输入层，全链接层改为全卷积层（起到窗口滑动的作用）将输入的图片进...

一、RCNN，fast-RCNN、faster-RCNN进化史本节由CDA深度学习课堂，唐宇迪老师教课，非常感谢唐老师课程中的论文解读，很有帮助。 .1、Selective search 如何寻找有效的候选框，最开始的就是这个方法。 寻找方法就是一开始把一幅图像，分割成无数个候选框构造而成的（conv...

一些公司的产品路线可以很好地给我们启示，欢迎看客补充。 可参考：从人脸识别到机器翻译：52个有用的机器学习和预测API一、微软认知服务API1、年龄、性别检测2、物体分类、识别3、识别名人全新的名人识别模块可以识别20万来自全球各地涉及商界、政界、体育界以及娱乐...

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容，我的理解是抠图… 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框，但是仅仅是候选框，那么我想提取候选框里面的内容，就是图像语义分割了。 简单的理解就是，图像的“分词技术”。参考文献： ...

~~因为不太会使用opencv、matlab工具，所以在找一些比较简单的工具。 . .一、NLP标注工具来源：《构想：中文文本标注工具（附开源文本标注工具列表）》Chinese-Annotator 来源：https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator...

一、人脸识别技术基本认识1、文献综述与基本认识本节来源于：人脸检测与深度学习 关于人脸检测算法的文献 总结： 商用算法总结： 列举出共十七项商用算法，百度IDL提出DenseBox第三版（加粗蓝色）是性能最优算法。表中有十项是基于深度学习方法的人脸检测算法（加底纹），这些算法普遍比传统算法提高了...