Tensorflow MobileNet移动端迁移学习指南1。介绍TensorFlow是用于数值计算的开源库，专门用于机器学习应用程序。 本文机器翻译加人工矫正，可能有翻译不当之处，欢迎讨论，相互学习。 外文原文：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/index.html#0你会做些什么
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2024-09-03 21:11:25
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2020年8月初，tensorflow 2.3版本发布，Tensorflow的安装一直是困扰初学者的一个坎，下面我们来看一下如何用五分钟安装最新版本的Tensorflow 2.3 。第一步，要检查和搭建环境。以下 64 位系统支持 TensorFlow：（1）Ubuntu 16.04 或更高版本（2）Windows 7 或更高版本（3）macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支
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2024-02-23 15:12:25
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# #作者：韦访 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
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2024-08-07 08:59:26
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Tensorflow概念tensor：张量 flow：流张量概念是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。数学中：张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。在编程语言中它就是一种数据类型，tensor类。tensor对象的意义可以是数字字符串矩阵等等，tensorflow是基于会话的。 张量的操作在会话session中运行。tensorflow望文生义就是将张量以流的形式对
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2024-04-01 05:32:00
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本节内容提取自《TensorFlow实战Google深度学习框架》，为自己学习所感。import tensorflow as tf#导入TensorFlow框架 1、来自实际问题的数据往往有很多格式和属性，于是TensorFlow采用名为TFRecord的数据存储格式来统一存储数据。1.1、TFRecord文件中的数据通过tf.train.Example Protocol Buffer的
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2024-04-01 13:54:38
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基本分类：对服装图像进行分类训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类，例如运动鞋和衬衫。 本指南使用tf.keras（高级API）在TensorFlow中构建和训练模型。#引入TensorFlow 和 tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
#引入numpy和matplotlib
import numpy a
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2024-03-19 13:40:03
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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
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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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
# 人脸匹配与python
## 引言
人脸匹配是计算机视觉领域中的一个重要应用，它通过比较图像中的人脸特征来识别和匹配不同的人脸。Python作为一种简单易学的编程语言，广泛应用于人工智能和图像处理领域。本文将介绍如何使用Python进行人脸匹配，并提供相应的示例代码。我们将使用OpenCV库和Dlib库来实现人脸检测和人脸特征提取，以及使用opencv-python库和numpy库进行人脸
原创
2023-08-24 09:48:12
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# JavaCV人脸匹配的科普文章
随着人工智能和计算机视觉技术的迅猛发展，人脸识别技术已逐渐应用于各个领域，如安全监控、社交网络和金融服务等。JavaCV（Java接口的OpenCV）提供了轻松实现人脸匹配的工具。本文将介绍JavaCV的人脸匹配原理及其代码实现，帮助你了解这一技术的基本概念与应用。
## 什么是人脸匹配？
人脸匹配就是通过计算两张人脸图像之间的相似度来判断这两张图像是否属
原创
2024-08-23 10:09:43
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# 实现javacv人脸匹配的流程
## 1. 简介
首先，我们来了解一下什么是javacv人脸匹配。Javacv是一个基于OpenCV和FFmpeg的Java框架，可以用于处理图像和视频数据。人脸匹配是指通过比较两张人脸图像的相似性，来判断它们是否属于同一个人。通过使用javacv库，我们可以实现人脸匹配的功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现javacv人脸匹配的步骤：
| 步骤 |
原创
2023-08-04 12:14:06
253阅读
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
828阅读
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
2021-08-07 16:13:38
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1. Windows上支持Python3.6。
2. 时空域去卷积（spatio temporal deconvolution.）增加了tf.layers.conv3d_transpose层。
3. 增加了tf.Session.make_callable( )，为多次运行一个相同步骤的运行提供了更低的overhead手段。
4.增加了ib
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2024-09-06 07:37:16
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在这篇博文中，我将分享如何在使用 TensorFlow 和 Python 的环境中实现人脸打卡功能。整个过程涵盖了从备份策略到最佳实践的各个方面，以确保在实现和运行这一系统时能够应对潜在的挑战。
### 备份策略
为了保证人脸打卡系统的稳定性和数据的完整性，首先需要制定备份策略。我的备份策略设计包括以下几个要素：
- **思维导图**：展示出数据备份的主要层次和选择。
- **存储架构**：
所需库import cv2 # 用于获取视频、图像变换、标记
# cv2.face模块 用于人脸数据训练，人脸匹配
"""
注意1：cv2有两个包
一个为opencv-python，# opencv主仓库的模块
一个为opencv-contrib-python，# main模块和contrib模块
注意2：face模块在opencv-contrib-python中，需要单独安装。
注
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2024-04-01 19:17:29
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利用python环境的opencv实现图片上的人脸识别，并识别框选出指定的人脸 import cv2
# 读取图片
src=cv2.imread("img.jpg")
#缩放图片
src=cv2.resize(src,(800,600))
#灰度图像
gray=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#调用模型,参数是模型所在路径
face_date=cv2.C
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2023-06-19 09:49:47
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tensorflow图像处理1、图像编解码一幅RGB色彩模式的图像，可以看成是一个三维矩阵，即通道数为3。 然而图像在存储是并没有直接记录为矩阵，而是经过压缩编码后的结果。所以需要解码过程。 常见的图片格式：jpeg, jpg, png, gif。1.1 jpeg/jpg格式注意点： 1、在tensorflow 1.0中使用tf.gfile.FastGFile()，而在tensorflow 2.0
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2024-04-25 22:32:55
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采样介绍假如我们有一个多分类任务或者多标签分类任务，给定训练集(xi,Ti)，其中xi表示上下文，Ti表示目标类别(可能有多个).可以用word2vec中的negtive sampling方法来举例，使用cbow方法，也就是使用上下文xi来预测中心词(单个targetTi)，或者使用skip-gram方法，也就是使用中心词xi来预测上下文(多个target(Ti)).我们想学习到一个通用函数F(x
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2024-05-11 21:54:07
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