1.写在前面相信诸位老铁，点开我这篇博客，都是想看看卷积层的反向传播和池化层的反向传播是怎么求导的，但是点开其他博客都是一大段的公式，望而止步，我之前也是介个样子。在本次博客，我先带大家感觉一下求导的过程，严格来说，本次的CNN并非正宗的CNN，但是却可以帮助我们了解求导的过程！大家一定要看懂这一步，再看下一步，必要的时候拿出纸和笔好好算算！！笔者在前向传播的时候，会顺便将一些导数求出，以备之后使
网络表示CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层，典型的卷积神经网络中（比如LeNet-5 ），开始几层都是卷积和池化的交替，然后在靠近输出的地方做成全连接网络，这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入。在前向传导或城中中，也只有两处与传统的 MLP 有所不同，分别是卷积层前向传导，与 pooling 传导到卷积层，如下图所示：在上图中，层 $(l-1)$
1.项目背景 深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习研究中的一个新的领域，源自人工神经网络， 其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释图像、声音、文本等数据。深度学习属于无监督学习，通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征或属性特征，以发现数据的分布式特征表示，学习更有用的特征，从而最终提高分类或预测的
转载
2024-05-17 09:53:44
53阅读
手写数字识别数据集简介 MNIST数据集（修改的国家标准与技术研究所——Modified National Institute of Standards and Technology），是一个大型的包含手写数字图片的数据集。该数据集由0-9手写数字图片组成，共10个类别。每张图片的大小为28 * 28。 MNIST数据集共有70000张图像，其中
文章目录前言一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.数据可视化4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、编译五、训练六、模型评估七、保存和加载模型八、预测 前言本文将通过TensorFlow2实现验证码的识别。一、前期工作1.设置GPUimport tensorflow as tf
gpus = tf.config.li
转载
2024-04-05 12:38:52
454阅读
年会签到，拍自己的大头照，有的人可能会拍成横向的，需要旋转，用人脸检测并修正它（图片）。
年会签到，拍自己的大头照，有的人可能会拍成横向的，需要旋转，用人脸检测并修正它（图片）。1. 无脑检测步骤为：1. opencv 读取图片，灰度转换
2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器
3. detectMultiScale()检
转载
2024-08-26 14:06:13
710阅读
在win10环境下安装face_recognition，了解face_recognition中api的使用，如人脸截取、人脸矫正、人脸特征提取、人脸关键点提取、人脸mask获取、人脸特征比对等功能。最后构建自己的人脸数据库，使用knn实现人脸识别软件。1、安装face_recognitionface_recognition库依赖于dlib库，安装dlib库则需要安装cmake，故此安装命令分别为：
转载
2024-10-29 09:02:34
103阅读
本节目录1 问题描述2 滑动窗口3 获取大量数据集和人工数据4 上限分析 1 问题描述图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。 为了完成这样的工作，需要采取如下步骤： 1.文字侦测（ Text detection） ——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2.字符切分（ Character segmentation） ——将文字分割成一个
蔬菜是我们日常生活中不可缺少的食物之一，有着丰富的营养价值。然而，在购买蔬菜时，很多人容易分辨不出不同种类的蔬菜，甚至可能出现选错蔬菜的情况。为了解决这个问题，蔬菜种类识别技术应运而生。蔬菜种类识别技术是一种利用计算机视觉技术实现的蔬菜种类分类方法。它的基本原理是通过采集蔬菜图像信息，利用图像处理与分析技术，自动地将蔬菜分为不同的种类，并输出识别结果。在蔬菜种类识别技术中，图像采集是非常重要的一步
转载
2024-03-29 12:28:44
45阅读
数据集WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detectionWIDER Face总共62个场景的文件夹，每个文件夹中多张图片文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置，表示意义如下：Celeba两个文件夹分别表示来源不同的图片。It contains 5,590 LFW images and 7,8
转载
2023-10-16 13:20:00
319阅读
构建简单的CNN模型识别cifar数据集。经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。pythoncoding=utf8@Time:2020/10/1616:19@Author:tcc@File:cifar_test.py@Software:pycharm使用cnn模型训练识别cafir数据集importk
原创
2022-08-15 09:46:19
365阅读
treap是一种弱平衡的二叉搜索树，同时符合二叉搜索树和堆的性质，堆一般用随机值的小根堆。旋转treap在每次有修改操作时，通过比较节点的优先值来决定是否旋转，通过旋转来维持树的平衡。不维护自身副本数，左子树小于等于根节点，右子树严格大于根节点。struct Treap{
struct tree{
int ch[2],v,p,w;
}t[N];
int ro
转载
2024-04-02 14:25:26
71阅读
CNN人脸识别获取数据集读取数据集数据预处理建立模型进行预训练对图片进行人脸进行检测并进行可视化总结 思路：一个CNN人脸识别项目首先必不可少的是数据集，获取的方式有网站数据库 PubFig：Public Figures Face Database、Large-scale CelebFaces Attribtes(CelebA) Dataset、BioID Face Database-Face
转载
2024-03-21 19:15:16
55阅读
// render boxes for (unsigned int i = 0; i < 5; i++) { // calculate the model matrix for each object and pass it to shader before drawing glm::mat4 model = glm::mat4(1.0f); // m
原创
2022-11-13 00:14:36
406阅读
论文： X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION思想： X-VECTORS是当前声纹识别领域主流的baseline模型框架，得益于其网络中的statistics pooling层，X-VECTORS可接受任意长度的输入，转化为固定长度的特征表达；此外，在训练中引入了包含噪声和混响在内的数据增强策略，使得模型对于噪声和混响等
转载
2024-01-05 16:14:04
279阅读
目录雪碧图识别（CNN 卷积神经网络训练）数据获取制作数据集训练模型模型调用通过爬虫测试雪碧图识别（CNN 卷积神经网络训练）是一个互联网技能认证网站, 都是些爬虫题目。其中有一道题 爬虫-雪碧图-2 需要使用到图片识别。所以模仿 mnist ，用 CNN 卷积神经网络训练一个模型，准确率达到 99.90% 。Github 项目源码# 基于 tensorflow 2.0
pip install -
转载
2023-10-13 00:26:22
134阅读
文章目录前言一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、评估模型1.Accuracy和Loss图2.混淆矩阵八、保存和加载模型九、预测 前言本文通过对人眼状态的识别达到检测注意力的目的。一、前期工作1.设置GPUimport tensorflow as tf
转载
2024-07-22 11:32:44
297阅读
完整人脸识别系统（源码+教程+环境）：开源毕业设计：基于嵌入式ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别系统(源码+论文)完全毕设教程：Linux上Opencv与Qt实现的人脸识别的考勤点名/门禁系统(PC与嵌入式ARM版本) 在人脸识别之一，已经做好人脸库了。在这一篇，进行人脸识别模型的训练。 一、数据准备即生成csv文件有了人脸库数据，我们需要在程
转载
2024-05-06 14:40:59
149阅读
人脸识别(一)------MTCNN关于MTCNN2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang, Zhifeng Li, Yu Qiao提出了人脸检测MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）模型。该模式是一种Multi-task的人脸检测框架，使用3个CNN级联算法结构，将人脸检测和人脸特征点检测同时进行。MTCNN
转载
2024-05-16 13:36:02
82阅读
本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现手写体数字识别，给出两种模型，一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器，另一种将是搭建一个深度神经网络以达到99%正确率的手写体数字识别模型。 其次，理解tensorflow工作流程和运行机制。最后，也会让大家了解一下深度神经网络的搭建过程。第一种模型我们知道，做机器学习的项目离不开数据，
转载
2024-03-28 11:53:10
67阅读
