一、实验要求在计算机上验证和测试Pytorch卷积神经网络的原理和算法实现，测试卷积神经网络的训练效果，同时查阅相关资料。实验目的1、掌握PyTorch的基本使用；2、掌握PyTorch的卷积神经网络；3、掌握PyTorch的图像分类训练流程；三、实验内容实验步骤import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #默认为显卡0
import t
很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里图像识别、目标检测、风格迁移人脸识别人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别： 人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。 人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。One Shot Learnin
基于CNN的人脸识别（上）代码下载一、 CNN概述1.1 CNN发展历程1.2 CNN基本结构二、 CNN算法原理2.1 CNN基本网络结构2.1.1输入层2.1.2卷积层2.1.3池化层2.1.4全连接层2.1.5 激励层 具体代码实现可参看 Keras深度学习应用1——基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别（下） 代码下载Github源码下载地址：https://github.com/Kyr
文章目录1. What is face recognition2. One Shot Learning3. Siamese Network4. Triplet Loss5. Face Verification and Binary Classification6. What is neural style transfer7. What are deep ConvNets learning8.
# 卷积神经网络人脸检测
在计算机视觉领域，人脸检测是一项非常重要的任务，卷积神经网络（CNN）是其中一种广泛应用的方法。卷积神经网络通过学习图像的特征来进行人脸检测，具有很高的准确性和鲁棒性。
## 卷积神经网络简介
卷积神经网络是一种深度学习模型，其主要特点是包含卷积层和池化层。卷积层通过滤波器对输入图像进行卷积操作，提取图像中的特征；池化层则用于降低特征图的尺寸，减少计算复杂度。
一
1.人脸识别流程1.1.1基本原理基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显著不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。1.1.2流程图人脸识别流程图 人脸识别程序人脸和非人脸区域分割程序
function result = skin(Y,Cb,Cr)
opencv3与tensorflow的关系，各有什么有优缺点？OpenCV是计算机视觉库，Tensorflow是深度学习框架。OpenCV包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法，但是在机器学习方面明显不足，ML模块只有SVM，MLP，kNN等有限的几种算法。dnn模块也是调用别的框架。Tensorflow是专为深度学习而生，可以方便的实现各种深度学习算法。二者不属于同一领域，做视觉用OpenCV，
我们已经讨论了两个关于人脸检测的两个方法，分别为OpenCV中的级联分类器以及Dlib库中的人脸检测，这次我们来讨论第三种方法，使用Dlib中的卷积神经网络来进行人脸检测。卷积神经网络的背景作为机器学习算法中最核心的理论，卷积神经网络在任何情况下都有着非常突出的表现。由于神经网络理论本身较为复杂，在这里我们只是简单的进行讨论一下。深度学习的许多研究成果，离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的
卷积神经网络的核心是卷积，在cnn的卷积层中存在一个个填充着数字的正方形小格子，他们被称为卷积核。原始图片经过输入层后会变为灰度或是RGB数值填充的矩阵。将卷积核与图片矩阵对齐，对应格子中的数字相乘后再相加，再将得到的数字填入新矩阵，这就是卷积。卷积核以一定的距离在图像上移动运算，这被称为步长，得到的新矩阵能反映图像的部分特征，因此被称为特征图。他们既是这一层的输出，又是下一层的输入。设定不同的卷积核，我们就能找到各种各样的特征。训练就是根据已有的数据和标签，自动确定卷积核中的数字。池化层能选取图像的主要特征，矩阵被池化后，参数能大量减少。全连接层通常在网络的最后，能将提取到的特征集合在一起。给出图片是某种事物的概率。
原创
2023-04-13 18:43:55
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10种轻量级人脸检测算法的比拼 10 kinds-light-face-detector (1) Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector，程序里简写为ultraface(2) LFFD：A Light and Fast Face Detector for Edge Devices，程序里简写为lffdface(3) Center
opencv--基于深度学习的人脸检测器
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2021-08-18 02:04:43
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卷积神经网络是一类典型的处理网格型数据的深度学习结构，在图像和视频处理等领域得到了广泛的应用。本案例采用 Olivetti Faces 人脸数据集进行训练，使用 TensorFlow 构建一个深度卷积神经网络对人脸进行识别。我们发现数据增强能够显著降低总体损失，提升神经网络性能。 1 Olivetti Faces 数据集探索Olivetti Faces 是由纽约大学整理的一个人脸
## 基于孪生神经网络的人脸比对
### 概述
在本篇文章中，我将教会你如何实现基于孪生神经网络的人脸比对。这种方法基于深度学习技术，通过将两张人脸图像输入到孪生神经网络中，学习到图像之间的相似度，从而实现人脸比对的功能。
### 流程
首先，我们来看一下整个人脸比对的流程。下面的表格展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备：收集并准备
原创
2023-07-28 04:47:29
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本周讲的是特殊应用：人脸识别和神经风格转换1、什么是人脸识别？你学了很多卷积神经网络的知识。我这周准备向你展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。在人脸识别的相关文献中，人们经常提到人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）。这是人脸验证问题，如果你有
我这里简单讲下OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值，它的结构如下图所示：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“人脸检测”(Face Detection)，在OpenFace中，使用的是dli
在本文中，我们继续来讲一下池化层、全连接层的基础知识。我们这里所说的全连接层，就是上篇文章中所说的5层网络中的O5层，其实它如果更细分的话，又可以分成Affine层和输出层。
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2023-07-31 17:40:18
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前言卷积神经网络的发展主要是为了解决人类视觉问题，不过现在其它方向也都会使用。发展历程主要从Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。Lenet5上世界80年代发明了卷积层，但由于硬件限制无法构建复杂网络，直到后面90年代才开始有实践。1998年LeCun提出卷积层、池化层和完全连接层组合，以此来解决手写数字的识别问题。此时的效果已经很
目录一、卷积神经网络概述二、图片预处理三、划分数据集四、CNN提取人脸识别笑脸和非笑脸参考资料 一、卷积神经网络概述卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（repr
本次学习笔记主要记录学习深度学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、花书。作者能力有限，如有错误等，望联系修改，非常感谢！ 卷积神经网络（四）- 特殊应用：人脸识别和神经风格转换一、什么是人脸识别(What is face recognition)二、One-Shot学习(One-shot learning)三、Siamese网络(Siamese network)四、Triplet损失(Trip
4.1 什么是人脸识别 人脸验证face verification：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，是一对一问题。 人脸识别face recognition：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，是一对多问题。 人脸识别更难。因为假设人脸验证系统的错误率是1%，那么在人脸识别中，输出分别与K个模板都进行比较，则相应的错误率就会增加，约K%。模板个数越多，错误率越大一些。
