年龄估计，也是一个颇有点意思的task。 今天来介绍一个其中的经典算法：SSRNet。paper: SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation
codes: 官方keras版本：SSR-Net；我的pytorch实现版本：SSR_Net_Pytorch
1. 前情提要年龄估计，其实远在深度学习风行之
1.年龄检测 论文地址：《Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks》 论文作者提出了一个简单的类似AlexNet的网络结构，该网络总共学习了8个年龄段：0-24-68-1215-2025-3238-4348-5360-100注意：这些年龄段不是连续的 首先，要搞懂检测年龄适合用回归还是用分类来做举个栗子：1.
转载
2023-11-24 10:53:46
349阅读
1.可测量数据和不可测量数据 从数据的本质上来说，统计学里将其分为可测量数据和不可测量数据，用更通俗的描述也就是数值类数据和分类数据。举个例子，人的身高是可以测量的，也就是有一个具体值的，比如178cm，179cm，是有一个固定的标准可以用工具计算出来的，此类即为可测量数据（数值类），还有一类数据，比如居住的地区，这类数据是主观上用来分类的，并没有一个固定的公式或工具计算，此类即为不可
常规模型DNN常规的DNN模型，多层结构WDL【2016】特征的一阶结构与DNN部分并联，同时考虑了一阶特征和深度隐式的特征FNN【2016】使用FM预训练embeddingPNN【2016】增加内积、外积（outer product，张量积，注意与exterior product区分）结构，把内外积结构与一阶结构concat之后再进入多层神经网络，增加了特征之间的显式交叉程度DeepFM【201
转载
2023-07-23 18:58:03
297阅读
# 深度学习人脸年龄估算模型
近年来，深度学习在计算机视觉中的应用取得了显著进展。其中，人脸年龄估算是一个非常有趣且具有实用价值的研究领域。通过对人脸图像进行分析，计算机能够推测出一个人的年龄。这种技术不仅可以用于社交网络中的照片标签，还可以在安全监控和市场分析中发挥重要作用。
## 模型概述
人脸年龄估算主要依赖于深度学习技术。其核心是卷积神经网络（CNN），该网络能够有效提取图像特征。模
《深度学习在人脸年龄估计中的应用》摘要本文将深入探讨深度学习在人脸年龄估计领域的应用。首先，我们将介绍深度学习与人脸
概述YOLOv7姿态估计：一种快速准确的人体姿态估计模型 人体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务，具有各种应用，例如动作识别、人机交互和监控。近年来，基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的性能。其中最流行的深度学习方法之一是YOLOv7姿态估计模型。算法YOLOv7姿态估计模型是YOLOv7目标检测模型的扩展，使用单个神经网络同时预测图像中多个物体的边界框和类别概率。在YO
转载
2024-01-17 13:59:23
112阅读
一、简介 从2D图像估计深度是场景重建和理解任务的关键步骤，例如3D目标检测和分割。基于单目图像获得深度信息被定义为MDE问题（Monocular Depth Estimation）。二、参考文献与资料参考论文：1、Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation(CVPR, 201
转载
2023-10-23 18:28:06
110阅读
随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样 一、随机数种子基础应用 在python中简单运用随机数种子import random
random.seed(1)
a = random.sample(range(0,100),10)
random.seed(2)
b = random.sample(range(0,100),10)结果如下a
Out[
原创
2024-04-11 15:11:46
47阅读
什么是姿势估计？人体姿势估计和跟踪是一项计算机视觉任务，包括检测、关联和跟踪语义关键点。语义关键点的例子是 “右肩”、"左膝 "或 “车辆的左刹车灯”。实时视频录像中的语义关键点追踪性能需要高计算资源，这一直限制着姿势估计的准确性。随着最新的进展，具有实时性要求的新应用成为可能，如自动驾驶汽车和最后一英里的送货机器人。如今最强大的图像处理模型是基于卷积神经网络（CNNs）的。因此，最先进的方法通常
转载
2024-05-30 12:43:12
62阅读
## 深度学习模型典型结构
深度学习模型是一种人工智能技术，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现复杂的数据处理和分析任务。在深度学习模型中，有一些典型的结构被广泛应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。这些结构在不同的应用场景中发挥着重要作用，如图像识别、自然语言处理和语音识别等。
### 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种专门用于处理图像
原创
2024-04-07 03:22:33
124阅读
# 双目深度估计深度学习
双目深度估计是指利用双目相机获取的图像信息，通过深度学习算法来估计场景中物体的深度信息。这种技术被广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域。本文将介绍双目深度估计的基本原理以及如何利用深度学习算法来实现。
## 双目深度估计原理
双目深度估计的原理基于视差（disparity）的概念，即同一物体在两个相机中的像素位置差异。通过计算这种差异，可以推导出物体的深度
原创
2024-03-09 06:46:41
450阅读
# 双目深度估计与深度学习的探索
在计算机视觉的领域，深度估计是一个重要的研究方向。深度估计的目的是从二维图像中推导出三维信息，尤其是物体与相机之间的距离。双目深度估计是利用两个相机从不同视角拍摄同一场景，通过对比两张图片的差异来计算深度。随着深度学习的兴起，双目深度估计方法也逐渐受到关注，取得了一系列显著的效果。
## 双目深度估计原理
双目深度估计的原理基于立体视觉（stereo vis
对极几何学（Epipolar Geometry）——立体视觉 立体视觉是基于两幅图像寻找深度。我们的眼睛类似于两个摄像头。由于他们从不同的角度看一幅图像，他们可以计算出两个视点之间的差异，并建立一个距离估计。立体相机如何估计深度？假设你有两个摄像头，一个左，一个右。这两台摄像头在同一个 Y 轴和 Z 轴上对齐。基本上，唯一的区别就是它们的 X 值（间距）。 双目视觉示意图~~我们的目标是估计 O
最近在使用双目摄像机生成深度图，研读一下自带的代码，做一个记录。第一部分： 第一部分是定义了一个命名空间，其中包含许多个类。 第一个类： 1.代码 GrabCallbacks类主要用于抓取图片、计算程序运行所花时间（OnPost函数）、获取fps值（GetFPS函数）和返回处理图片数（GetCount函数）。class GrabCallbacks {
# 年龄预测深度学习实现指南
在这篇文章中，我们将探讨如何使用深度学习模型预测年龄。整个流程包含数据准备、模型构建、训练和评估。我们通过以下表格展示整个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 构建深度学习模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型性能 |
## 1. 数据收集与预处理
# 深度学习年龄预测
## 引言
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经网络的工作原理，从而实现对复杂数据的分析和处理。在过去几年中，深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。其中，年龄预测是一个具有实际应用价值的问题，可以应用于人脸识别、身份验证和个性化推荐等场景。
本文将介绍深度学习在年龄预测中的应用，并提供一个代码示例来说明其原理和实现过程。
## 深度
原创
2023-09-04 20:39:10
155阅读
# 深度学习年龄预测项目指南
## 引言
在现代机器学习和深度学习领域中，年龄预测是一个有趣且实用的项目。通过分析输入的图像（通常是面部图像），我们可以预测出一个人的年龄。本文将会详细介绍如何实现这一过程，包含实际的代码示例以及使用的技术。
## 项目流程
以下是实现“深度学习年龄预测”项目的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集
原创
2024-10-11 10:24:47
225阅读
# 实现“信道估计 深度学习”教程
## 1. 整体流程
下面是实现“信道估计 深度学习”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备：收集带有信道估计标签的数据集 |
| 2 | 构建深度学习模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型性能 |
## 2. 操作步骤及代码示例
### 数据准备
```markdown
# 代码
原创
2024-07-08 04:21:33
205阅读
工业互联网（工业4.0) 是未来智能制造的核心，工业软件是智能制造的灵魂。相关工业软件及系统的自主研发是智能制造和质量升级转型亟需解决的卡脖子环节，而公差分析软件系统是前期质量研发精准设计、降本增效的关键。 数字化时代，谁掌握了AI技术谁就拥有了核心竞争力，自定义编程和算法已不再是专业程序员的专属领域，一名优秀的尺寸分析工程师早就不满足于基本的软件操作。今天，我们将探讨如何利用Pytho
