在本教程中，我们将讨论深度学习应用于人脸的一个有趣应用。我们将估计年龄并从单个图像中找出人的性别。我们将简要讨论本文的主要思想，并提供有关如何在 OpenCV 中使用该模型的分步说明。我们将使用 OpenCV 学习性别和年龄分类。1. 使用 CNN 进行性别和年龄分类作者使用了一个非常简单的卷积神经网络架构，类似于CaffeNet和AlexNet。该网络使用3个卷积层，2个完全连接层和一个最终输出
深度学习——CNN相关网络（一）1. CNN神经网络引入1.1 回顾BP网络首先，我们来看一下传统的BP网络的结构： 上图所展示的是BP网络的前向传播和反向传播的过程图。跟根据上面的图示，我们可以给出上述BP网络的某一个输出单元k的计算公式： 其中均为激活函数。在传统的神经网络，如果网络层特别深的情况下，会有以下几个问题：这种连接的方式会导致参数过多。如果采用sigmoid函数，会导致梯度消失或者
1. 引言 前面介绍了LSTM_CNN文本分类模型，虽然在CNN前加上一层LSTM层，可以提取文本中的序列信息，但是当文本的长度比较长时，LSTM提取信息的能力是有限的，并且，在LSTM中，每个词汇对应的隐藏状态都只包含了前面序列的信息，而没有考虑到后续序列的信息（BiLSTM除外），因此，本文将介绍一个新的模型结构，该结构采用一种递归CNN的形式，即每个词汇的向量表示既
全卷积神经网络（FCN），我们知道，对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说，输入的图片大小是要求固定的，比如AlexNet，VGGNet, GoogleNet等网络，都要求输入固定大小的图片才能正常工作。而FCN的精髓就是让一个已经设计好的网络可以输入任意大小的图片。接下来，我们就一起看一下FCN和CNN有什么区别？1. CNN和FCN网络结构对比CNN网络假如我们要设计一个用来区分猫，狗和背
一．Introduction 全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分
全卷积网络FCN广泛应用于缺陷检测当中，和我的毕设题目息息相关，这一周对其进行学习并总结如下。1.FCN和CNN FCN全称为Fully Convolutional Networks，广泛应用于图像语义分割。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典
算法【1】以 YOLO 为基础，从准确度和速度上做改进，最终在保持原有速度的同时将精度提升到了76%左右；提出了联合训练（同时训练目标检测和分类）的方法，在COCO和ImageNet上得到一个能实现9000种目标实时检测的网络 YOLO9000对YOLO的改进YOLO2 对很多细节做了调整，从精度和速度上得到了提升更精确1.批归一化（Batch Normalization） 深层网络训练不收敛（
1.FCN FCN，Fully Convolutional Network的缩写，中文名叫全卷积神经网络，它是语义分割算法的一个基本模型。所谓语义分割就是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别，从而进行区域划分。 一般的CNN模型就是先用若干个卷积层和池化层组合连接在一起，然后再连接若干个全连接层，最后就是softmax层，这种CNN模型一般用于图像的分类。而FCN与这种模
最初SSM框架指的是spring、springMVC、mybatis。后面出现了springboot，它是在spring的基础上做了优化，使用的是注解，而不用去写XML配置文件，由于springboot更加简化，一般项目使用springboot来当启动类。SSM指：spring、springboot、mybatisspring:Spring反转管理整个项目中各个类之间的依赖关系(将new对象的权利
SpringBoot使用的初记录
背景吐槽：想要让自己进阶一下，一定要有个可以拿出来秀的东西，所以要尝试写一个属于自己的网站或者平台。因此，我大概的看了一下springboot+Mybatis-plus+... 框架介绍通常 SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架集由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开
零、简介 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是
本人入门CV方向时追着看无数的公开课，教程，入门指南之类的，每每发现别人共享的资料，百十来本书，百十个视频公开课连接，力不从心底学了几天，发现都是白扯。看N遍CS231n，读paper，精读这个领域的100篇paper，写review，写代码，写自己的想法，写自己与别人的差距。于是乎重新整理知乎专栏，把自己所学到的总结一下，差不多每天精读一篇paper并写notes。note是阅读笔记，也是对行业
最近开始做行人检测，因此开始接触faster-rcnn，这里贴上配置教程(亲测可行)，不过是基于cpu的，蓝瘦。。。参考博客：http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置)(faster-rcnn配置)环境：ubuntu16.04一、首先要配置好opencv这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-rc1(版本最好3.0.0以上
### Spring Boot是什么？
Spring Boot是一个基于Spring框架的快速开发微服务应用的框架。它简化了Spring应用程序的开发，消除了繁琐的配置，使开发者能够专注于业务逻辑的实现。Spring Boot提供了一种快速、便捷、高效的开发方式，尤其适合构建微服务架构。
### Spring Boot如何实现微服务架构？
在实现微服务架构的过程中，Spring Boot扮演
一、opencv的示例模型文件opencv4.0.0中暂未提供cpp代码，使用python代码改编，参考https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/mask_rcnn.py，我们使用的模型为 mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pb，选择InceptionV2是因为其速度更快，其他更好效
# Python是否属于机器学习框架
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理清Python是否属于机器学习框架这个问题。首先，让我们来看一下整个流程，并一步步教你如何实现。
## 流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :--- |
| 1 | 导入机器学习库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
##
本文主要介绍OpenCV的DNN模块的使用。OpenCV的DNN模块自从contrib仓库开始，就是只支持推理，不支持训练。但是仅仅只是推理方面，也够强大了。现在OpenCV已经支持TensorFlow、Pytorch/Torch、Caffe、DarkNet等模型的读取。本文们就以风格迁移为例，来看一下OpenCV DNN模块的用法。相比于复杂而耗时的模型训练过程，模型推理就显得简单多了。简单来
一，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。本人通过网上资料的查询发现这类人脸识别，大多参考了一位日本程序员小哥的文章。链接：https://github.
待学习区：1、先提一嘴，还有个正则化的没学。（减少过拟合）2、还一个 CNN反向传播没学。代码基于keras库LeNet-51、网络结构400是5*5*16个参数，经过两层全连接层Fully connected layer最后到0-9这十个神经元输出。450+6是5×5×3×6个+6个偏置，一个卷积核一个偏置。48000+120就是用120个神经元处理400个特征，120×400+12
一、卷积神经网络介绍： 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上（MINST）。LeCun提出的网络称为LeNet，其网络结构如下： 这是一个最典型的卷积网络，由卷积层（conv）、池化层（pooling）、全连接层（F
