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
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
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
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
时隔半年，终于想着要把这个人脸识别的系列给补充完了，在家实在是太无聊了啊！！！因为这个系列也是拿来做毕设的，所以想着比较有回忆，就坚持把他写完了。上一篇文章，我是用opencv+简单的cnn网络实现了人脸识别，cnn网络是用来分类的，因为只有三层，觉得太简单了，刚好那段时间在学习残差网络相关的内容，就想着把残差网络给应用到分类网络里。针对残差网络，一般而言常用的就是三种：ResNet, Dense
这个项目在之前人工智能课设上做过，但是当时是划水用的别人的。最近自己实现了一下，基本功能可以实现，但是效果并不是很好。容易出现错误识别，或者更改了背景之后识别效果变差的现象。个人以为是数据选取的问题，希望路过的大佬批评指正。所需要的库tensorflow-gpu 2.0.0
Keras 2.3.1
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深度学习的思想被提出后, 卷积神经网络在计算机视觉等领域取得了快速的应用, 有很多经典、有意思的网络框架也应然而生.1. LeNet-5LeNet-5卷积网络是由LeCun在1998年发表的《Gradient-Based Learning Applied to Document. Recognition》中提出的网络框架. 这是最早的一类卷积神经网络, 其在数字识别领域的应用方面取得了巨大的成功
简介LeNet是一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络。这个名字来源于LeNet论文的第一作者Yann LeCun。LeNet展示了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别在当时最先进的结果。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台，为世人所知。LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分，其网络结构如下图所示。卷积层块卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里
很粗糙的跳读了一下learning opencv这本书，网上说是入门的，可看到后面根本没法看下去了，都是公式，就写一下一些笔记吧：（1）当你看到CvArr*时，你可以用IplImage*参数传入 （2）CvCapture结构包含从摄像机或视频文件中读取帧所需的信息，根据视频来源，使用下面两个函数之一来初始化CvCapture结构CvCapture * cvCreateFileCapture(con
reference做一些比较有条理的梳理，尽管网上已经有很多梳理成文的博客，不过静心沉气的理解一下也是很有必要的。方便日后在脑海里形成比较有条理的知识系统。RCNN系列过程先后经历了RCNN(region proposals +CNN)—> SPP net—> Fast RCNN—> Faster RCNN —>Mask RCNNRCNN整体架构 RCNN的整体过程如上图所
文章目录前言一、CNN是什么？1.个人自评与观点2.CNN拆分3.CNN各层具体深入讲解4.CNN的整体结构二、撸代码实战1.利用TensorFlow，加载MNIST数据集2.构造各个方法函数3.调用各个方法函数4.训练结果与预测总结 前言随着深度学习的不断火爆，计算机视觉领域与自然语言处理出现了更多的创新需求，本文基于手写数字识别数据集MNIST，从零开始搭建卷积神经网络，一步一步在网络上搭建
一、神经网络：增加少量隐层（浅层神经网络），增加中间层（深度神经网络，DNN）。神经网络应用在分类问题中效果好，LR或Linear SVM，线性分割都可用于分类。二、卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络依旧保存了层级结构，但层的功能和形式发生了变化。分别有：数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层、全连接层1、数据输入层（Input layer）（1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到0（只计算训
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2023-08-11 17:04:49
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目录CNN 的实现CNN 的可视化 CNN 的实现本节将实现以下结构的简单 CNN默认在 MNIST 数据集上工作，输入数据形状为 ，卷积层使用 的滤波器，滤波器个数为 30，不进行填充，步长为 1，因此卷积层之后数据形状为 。池化层使用 的滤波器，不进行填充，步长为 2，因此池化层之后数据形状为 。第一个隐藏层设为 100 个神经元，输出层的神经元个数设为 10import sys
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卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。下面介绍几种网络的结构框架和代码实现。一、LeNet
注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
目录序判断情绪效果CNN分类训练原理正文一、利用机器学习模型训练和检测笑脸二、 扩展 序判断情绪效果CNN分类训练原理 训练测试多角度-多层次训练
人脸数据集
提取特征点
提取特征点
CNN分类
预测
CNN的网络结构跟 TNN的网络结构是十分相似的。TNN缺点：全连接，数据大 的时候参数极多，处理十分浪费。大多的参数也会导致网络过度拟合（why？）。正因为这个缺点，CNN就出现了。CNN整体采用局部连接，实现参数共享。大量减少参数数目。1.CNN的每一层神经元排列结构与TNN的区别？CNN中每一层的的神经元排列成3个维度。2.CNN中各个层的分布：（1）输入层，输入的为原始数据大小。例如：32
1. CNN介绍1.1 为什么引入CNNCNN是一种主要用于图像识别的神经网络深度学习方法，当图片像素过大，例如为3000*3000时（当然这也太大了），在Keras中根本无法使用Dense层直接运算，因此需要引入CNN。简单的说：CNN在工作过程中提取图片边缘信息，丢弃掉剩余信息，使图片信息变小，更便于运算。1.2 CNN工作方式计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片， 经过卷积层
