udacity 项目3人脸检测

最新推荐文章于 2025-04-16 12:54:12 发布
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分类专栏： Python CV
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/luteresa/article/details/105640975
版权
Momentum优化器在人脸识别中的应用
AI天才研究院
07-30 394
Momentum优化器在人脸识别中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：人脸识别，Momentum优化器，深度学习，神经网络，优化算法 1. 背景介绍
基于深度学习的人脸识别
AI智能涌现深度研究
01-13 1013
人脸识别，深度学习，卷积神经网络，迁移学习，人脸检测，特征提取，应用场景 1. 背景介绍 人脸识别技术作为计算机视觉领域的重要分支，近年来取得了长足的进步，并广泛应用于各个领域，例如：身份验证、安全监控、人脸搜索、医疗诊断等。传统的基于特征工程的人脸识别方法依赖于人工设计的特征，难以
机器学习工程师 - Udacity 项目2: 为CharityML寻找捐献者
weixin_30500663的博客
11-16 204
开始在这个项目中，你将使用1994年美国人口普查收集的数据，选用几个监督学习算法以准确地建模被调查者的收入。然后，你将根据初步结果从中选择出最佳的候选算法，并进一步优化该算法以最好地建模这些数据。你的目标是建立一个能够准确地预测被调查者年收入是否超过50000美元的模型。这种类型的任务会出现在那些依赖于捐款而存在的非营利性组织。了解人群的收入情况可以帮助一个非营利性的机构更好地了解他们要多大的捐赠...
机器学习工程师 - Udacity 项目：实现一个狗品种识别算法App
weixin_30443813的博客
12-06 717
步骤 0: 导入数据集 导入狗数据集 在下方的代码单元（cell）中，我们导入了一个狗图像的数据集。我们使用 scikit-learn 库中的load_files函数来获取一些变量： train_files,valid_files,test_files- 包含图像的文件路径的numpy数组 train_targets,valid_targets,test_ta...
Udacity课程机器学习方向笔记（3） 非监督学习
Evaooooes的博客
04-22 360
课程3：非监督学习 lesson 1 聚类 在大多数情况下，从现实世界获取的数据并不附有标记，在这种情况下，机器学习要做些什么，就要使用非监督学习。 聚类算法：K-均值 K-均值分为两步：1.分配 2.优化（移动自由聚类中心，使自由聚类中心到点的二次距离降到最...
目标检测中的模型公平性：偏差检测与缓解
AI智能探索者的博客
04-16 777
随着目标检测技术在自动驾驶、安防监控、医疗影像等关键领域的广泛应用，模型对不同子群体（如不同肤色人群、小尺寸病灶、低光照场景物体）的检测性能差异引发严重伦理与安全风险。本文聚焦目标检测任务中群体公平性（Group Fairness）问题，系统阐述偏差的产生根源、检测方法及工程化缓解策略，覆盖从数据预处理到模型部署的全流程。基础理论：定义目标检测公平性概念，构建偏差分类体系技术框架：提出包含数据诊断、模型分析、效果评估的完整流程核心技术：详解偏差检测算法与数学模型，提供可复现代码实现工程实践。
人工智能课程设计毕业设计——基于YOLOv3的车辆检测和车道线检测系统
weixin_47058355的博客
12-12 4903
5.1本实验使用的数据集是UA-DETRAC 数据集，它是一个具有挑战性的真实多目标检测和多目标跟踪基准。该数据集由10小时的视频组成，这些视频由中国北京和天津的24个不同地点使用Cannon EOS 550D摄像机拍摄。视频以每秒 25 帧 （fps） 的速度录制，分辨率为 960×540 像素。UA-DETRAC 数据集中有超过 140 000 个帧，手动标注了 8250 辆车，总共有 121 万个标记了边界框的目标，而车辆分为四类，即轿车、公共汽车、厢式货车和其他车辆；
目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通目标数据集构建及高性能检测算法研究与应用
qq_36130719的博客
12-07 892
近年来，伴随着道路建设的长足进步与汽车保有量的快速增长，道路交通压力显著 增加，对交通信息的智能化采集、交通的智慧化管理提出了新要求。实现交通智能化建 设的首要任务与技术难点是如何高效的获取交通目标信息、高质量的完成交通场景目标 检测。目标检测技术[1]中的传统目标检测方法鲁棒性差、适用性弱、精度提高困难，但随 着人工智能、机器视觉、深度学等领域研究方法和技术的不断成熟，基于深度学习的目 标检测为利用交通监控系统分析车辆运行状态及道路危险事件并改善交通安全提供了 可靠手段。
机器学习工程师 — Udacity 基于CNN和迁移学习创建狗品种分类器
USTB_YYX的博客
05-31 1880
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 项目：实现一个狗品种识别算法App 推荐你阅读以下材料来加深对 CNN和Transfer Learning的理解: CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Using Convolutional Neural Networks t...
基于intel的30天Udacity挑战赛人脸识别项目源码
这些关键词共同指向了人工智能领域中一个非常活跃的分支，即使用深度学习技术进行人脸检测、识别和分析。 描述中提及了参与项目的个人合作者，包括他们的名字、松弛名称以及他们参与项目的时间点。这表明了该项目是...
Udacity-Computer-Vision-Nanodegree-Program:该存储库包含我在 Udacity 计算机视觉纳米学位计划中的所有练习和项目
05-30
该系统由使用 Haar Cascades 的人脸检测器和预测检测到的人脸中的人脸关键点的卷积神经网络 (CNN) 组成。 面部关键点检测系统接收任何带有人脸的图像，并预测每张脸上 68 个可区分关键点的位置。 我的面部关键点...
颜色分类leetcode-computer-vision-ND:Udacity计算机视觉纳米学位的项目和练习
07-06
的人脸检测器和预测检测到的人脸中的人脸关键点的卷积神经网络 (CNN) 组成。 面部关键点检测系统接收任何带有人脸的图像，并预测每张脸上 68 个可区分关键点的位置。 我的面部关键点检测系统的一些结果： 此项目的 ...
Udacity计算机视觉纳米学位项目实战：人脸关键点检测与图像字幕生成
利用Haar Cascades进行人脸检测是一种经典的机器学习方法，而卷积神经网络（CNN）则在关键点预测方面展现了卓越的性能。 4. 卷积神经网络（CNN）： CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习算法，尤其...
Udacity项目解析：面部关键点检测技术
在Udacity的面部关键点检测项目中，开发者可能会使用Jupyter Notebook作为主要的开发工具。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许开发者创建和共享包含实时代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合数据...
医药洁净室空调箱多模式控制程序解析——基于西门子1500 PLC与昆仑通泰触摸屏的应用
05-09
内容概要：本文详细介绍了医药洁净室空调箱的多模式控制程序，涵盖停止模式、生产模式、值班模式、消毒循环模式和消毒排风模式。文中强调了不同模式下的具体控制逻辑及其重要性，并深入探讨了西门子1500 PLC与昆仑通泰触摸屏在博途15编程环境中如何协同工作，实现精准控制。此外，还展示了部分PLC程序代码片段，帮助读者更好地理解和实施这些控制逻辑。 适用人群：从事医药洁净室设计、安装、维护的技术人员，以及对工业自动化控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于医药洁净室项目的规划与实施阶段，旨在帮助技术人员掌握空调箱多模式控制的设计思路和技术细节，从而提升系统的可靠性和稳定性。 其他说明：文中提供的示例代码和控制逻辑对于实际工程项目具有较高的参考价值，有助于缩短开发周期，降低调试难度。同时，结合博途15和昆仑通泰触摸屏的实际应用案例，使理论与实践相结合，便于理解和操作。
【嵌入式系统】STM32F407ZET6驱动HC-SR04超声波模块实现精准测距功能的设计与代码实现文档所属领域（
05-09
内容概要：本文档主要介绍了HC-SR04超声波测距模块的工作原理及其在STM32F407ZET6平台上的应用。HC-SR04超声波测距模块能提供2cm-400cm范围内的非接触式距离感测，精度达3mm。其工作原理是通过TRIG引脚接收触发信号后，自动发送8个40kHz的方波并检测返回信号。若有返回信号，ECHO引脚将输出一个高电平，高电平持续的时间即为超声波往返的时间。根据这个时间可以计算出测试距离。文中还提供了基于STM32F407ZET6平台的C语言代码示例，详细说明了如何配置TRIG和ECHO引脚，以及如何通过测量ECHO引脚高电平持续时间来获取距离值。; 适合人群：对超声波测距模块有一定兴趣，具有嵌入式系统基础知识的研发人员或学生。; 使用场景及目标：①了解HC-SR04超声波测距模块的基本工作原理；②掌握如何在STM32平台上配置和使用HC-SR04模块进行测距。; 其他说明：此文档提供的代码和原理有助于开发者快速上手HC-SR04超声波测距模块的应用开发，建议读者结合实际硬件进行实验以加深理解。
基于滚动优化的大规模电动汽车充放电策略优化MATLAB代码实现
最新发布
05-09
内容概要：本文介绍了基于滚动优化的大规模电动汽车充放电策略优化的MATLAB代码实现。文中提出了针对大规模电动汽车调度问题的一种快速优化方法——滚动优化法，并将其与均衡负载法和全局优化法进行了对比。该方法通过将全局问题分解为多个局部子问题，降低了求解复杂度，提高了计算效率。模型考虑了电动汽车的随机到达分布及其充放电策略，目标是最小化电力系统的负荷波动并最大化电动汽车的充放电效益。实验结果显示，滚动优化法在保持电力系统稳定性的前提下显著提升了电动汽车的充放电效益。 适合人群：从事智能交通系统研究、电力系统优化、电动汽车调度等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要优化大规模电动汽车充放电策略的研究项目或实际应用，旨在提升电力系统的稳定性和电动汽车的经济效益。 其他说明：代码基于MATLAB+CVX平台实现，附带详细注释，便于学习和复现。
基于博途软件的PLC自助洗车机控制系统：全仿真程序、画面、接线图及IO分配表
05-09
内容概要：本文介绍了基于PLC（可编程逻辑控制器）的自助洗车机控制系统的设计与实现。系统采用博途软件编写，实现了从启动到结束的完整洗车流程，包括喷水、刷洗、喷洒清洁剂、吹干等步骤。文中详细描述了洗车机的动作流程、原点复位设计、系统架构、代码与控制逻辑分析，并提供了人机界面、接线图和IO分配表等辅助资料。此外，还强调了系统的稳定性和优质售后服务。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是对PLC编程和洗车机控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要了解或开发自助洗车机控制系统的场合，旨在帮助读者掌握PLC编程技巧和洗车机的工作原理，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：本文不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还涵盖了故障处理和售后服务的内容，确保系统的长期稳定运行。
【嵌入式系统】STM32F407ZET6 GPIO接口详解：输入输出模式与应用实例介绍文档的主要内容
05-09
内容概要：本文档详细介绍了STM32F407ZET6的GPIO（通用输入输出接口）。GPIO在输出模式下能控制端口输出高低电平，适用于驱动LED、控制蜂鸣器等；在输入模式下可读取端口的高低电平或电压，如读取按键输入、ADC电压采集等。每个通用I/O端口包含多个32位配置寄存器、数据寄存器等。文档列举了GPIO的八个功能模式，重点解析了输出状态中的推挽输出和开漏输出，以及输入状态中的下拉电阻和上拉电阻的概念与工作原理。推挽输出可输出高低电平，由两个互补的晶体管提供较大电流驱动；开漏输出通常只能输出低电平，适合电平转换。输入状态方面，下拉电阻将信号初始化为低电平，上拉电阻则初始化为高电平，其本质分别是输出和注入电流。; 适合人群：嵌入式系统开发人员、电子工程师、对STM32微控制器有兴趣的学习者。; 使用场景及目标：①帮助开发者理解STM32F407ZET6的GPIO工作机制；②为实际项目中GPIO的应用提供理论指导，如控制外部设备、读取传感器数据等。; 其他说明：文档提供了详尽的寄存器配置信息和功能模式介绍，有助于深入理解和灵活运用GPIO接口。建议读者结合实际硬件操作进行学习，以加深理解。
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