考试流程TensorFlow Certificate 官方网站：https://tensorflow.google.cn/certificate?hl=vi1. 阅读考生手册提前阅读最新的考生手册，官方文档 TF_Certificate_Candidate_Handbook 的下载地址如下：考试细节考核目的本次测试是为了考核学员应用 TensorFlow 2.x 构建模型 解决实际问题的能力。该等
Tensorflow Object Detection API 训练模型flyfish环境 TensorFlow1.13 数据集 VOC2007目标检测解决什么问题该图来源于论文《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》分类 解决的是 what 问题 检测 解决的是 what和where 问题 分割 就不是矩形框了，像素级别的分割精
数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
原创
2022-02-04 11:19:38
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数据材料这是一个小型的人脸数据库，一共有40个人，每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片，意味着这些图片都只有灰度0-255，没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942，一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是（1190 / 20）× （942 / 20）= 57 × 47 （大约，以为每张图片之间存在间距）。问...
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2021-08-07 16:13:38
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人脸识别的十个要点人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中，人脸识别的应用已经常见，那么你知道它是如何做到如此智能吗？下面，我们就带大家了解人脸识别涉及的十个关键技术。1、人脸检测（Face Detection）：是检测出图像中人脸所在位置的一项技术人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出
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2024-08-06 10:44:34
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概述一、人脸识别流程二、优点特性1、便捷性 采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集， 不需特别复杂的专用设备。图像采集在数秒内即可完成。 2、友好性 通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致，人和机器都可以使用人脸图片进行识别。而指纹，虹膜等方法没有这个特点，一个没有经过特殊训练的人，无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份识别。 3、非接触性 人脸图像信息的采集不
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2024-02-21 21:03:00
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1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行人脸识别，最后，
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2024-05-27 14:46:19
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了解用于计算机视觉的卷积神经网络的基础，并使用TensorFlow构建CNN 深度学习的最新进展使得计算机视觉应用实现飞跃：从我们的面部解锁手机到更安全的自动驾驶汽车等等。卷积神经网络(CNN)是计算机视觉应用背后的架构。在这篇文章中，您将了解CNN和计算机视觉的基础，例如卷积运算、填充、跨步卷积和池化层。然后，我们将使用TensorFlow构建用于图像识别的CNN。
Face++旷视人脸识别人体识别证件识别图像识别人脸识别检测一张图片上的人脸，并用方框标识出来 对比两张照片中的人物，判断是否同一个人 将一张照片作为索引对象，从多张照片中找出索引对象中的人。人体识别检测出图片中的人体，用方框圈出 将图片中的人体显示出来，其他的物体全部虚化证件识别识别出身份证，并将身份证上的信息以文字形式解析出来 识别驾驶证，并将驾驶证上的信息以文字形式解析出来 识别行
人脸数据读取、处理与变量提取1.读取人脸照片数据import os
names = os.listdir('olivettifaces')
names[0:5] # 查看前5项读取的文件名# 获取到文件名称后，便可以通过如下代码在Python中查看这些图片
from PIL import Image
img0 = Image.open('olivettifaces\\' + names[0])
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2024-01-02 10:20:53
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介绍Insight Face在2019年提出的最新人脸检测模型，原模型使用了deformable convolution和dense regression loss， 在 WiderFace 数据集上达到SOTA。截止2019年8月，原始模型尚未全部开源，目前开源的简化版是基于传统物体检测网络RetinaNet的改进版，添加了SSH网络的检测模块，提升检测精度，作者提供了三种基础网络，基于ResN
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2024-04-09 09:35:42
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face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。face_recognition的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。face_recognition可以产生很多有
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2024-04-22 14:45:05
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模型训练完后，往往需要将模型应用到生产环境中。最常见的就是通过TensorFlow Serving来将模型部署到服务器端，以便客户端进行请求访问。1. TensorFlow Serving 安装TensorFlow Serving一般安装在服务器端，最为方便，推荐在生产环境中 使用 Docker 部署 TensorFlow Serving 。当然也可以通过apt-get 安装 。这里我主要
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2024-04-11 21:06:32
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模型的优化对于传统机器学习和深度学习都是很重要的，尤其是深度学习，在训练过中很可能需要解决一些更加困难的挑战。目前来说，流行且使用较广泛的优化算法有随机梯度下降，具动量的随机梯度下降，RMSProp算法，具动量的RMSProp，AdaDelta和Adam等，以下会选择几种进行具体说明，大部分抄自《深度学习》和tensorflow官方文档。如有错漏欢迎指正。随机梯度下降随机梯度下降(SGD)可能是应
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2024-05-09 20:11:47
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# 使用 TensorFlow 在 Android 上进行人脸比对
在当今的技术环境中，人脸识别技术已变得越来越常见，尤其是在移动设备上。利用 TensorFlow 和 Android 携手，开发者可以实现高效的人脸比对功能，增强应用的用户体验。这篇文章将带你深入了解如何在 Android 应用中使用 TensorFlow 模型进行人脸比对，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是人脸比对？
训练人脸识别模型// train.cpp: 主项目文件。#include "stdafx.h"#include "include\opencv2\face\facerec.hpp"#include<opencv2\core.hpp>#include"include\opencv2\face.hpp"#include<opencv2\highgui.hpp...
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2022-02-24 16:13:04
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训练人脸识别模型// train.cpp: 主项目文件。#include "stdafx.h"#include "include\opencv2\face\facerec.hpp"#include<opencv2\core.hpp>#include"include\opencv2\face.hpp"#include<opencv2\highgui.hpp...
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2021-07-09 13:45:41
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PyTorch 人脸识别模型的复盘与问题解决
在当今的 AI 和计算机视觉领域，人脸识别模型的需求日益增长。其广泛应用于安防、金融以及社交媒体等行业。但在实际工作中，PyTorch 实现的人脸识别模型常遇到一些技术性问题，其背后不仅涉及到复杂的算法模型，还与实际的应用环境息息相关。本文会通过一个实际案例来分析一种常见的 PyTorch 人脸识别模型问题，并给出解决方案。
**问题背景**
在
最近在入门机器学习，本文作为入门阶段的 "Hello World"，旨在学习一些Tensorflow的API和机器学习概念。步骤采集验证码图片处理图片：灰度、去噪、分割分类图片，准备训练数据：将0-9数字图片放入对应文件夹，转化成数据编写训练模型调用模型，形成识别系统采集验证码图片随便找一个需要输入图像验证码的网页，最好先简单一点的只有数字的，并且人眼识别也比较容易的。这步比较简单，关键是去网页上
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
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2024-05-16 13:36:02
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