cut_save_face.py 参数image--待检测图片,一般为灰度图像加快检测速度; 参数scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中,搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; 参数minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形 ...
简单的深度学习过程常规流程: PS: 标 的 构建神经网络是最重要的。 本demo功能:基于TensorFlow Keras来建立模型 训练 喂给它已经分类好的人脸表情图片 和预测 人脸表情图片。 上代码: 用于训练的图片: PS: 这些图是在网上随便找哒。这里需要注意图片的命名规则:eg: .jpg 代表图片的类型,和meta.txt中的类型对应, 代表 类型下的第几张 meat.txt文件: ...
2020-04-14 11:28 0 820 推荐指数:
cut_save_face.py 参数image--待检测图片,一般为灰度图像加快检测速度; 参数scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中,搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; 参数minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形 ...
图像识别中的深度学习 来源:《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者:王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉 ...
来源:《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者:王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪 ...
深度学习与传统图像识别 概述 传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器,需要有专业知识及复杂的调参过程,同时每个方法都是针对具体应用,泛化能力及鲁棒性较差。 深度学习主要是数据驱动进行特征提取,根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示,其对数据集的表达更高效和准确,所提 ...
一、简介 AlexNet:(2012)主要贡献扩展 LeNet 的深度,并应用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 个卷积层和 3 个最大池化层,它可分为上下两个完全相同的分支,这两个分支在第三个卷积层和全连接层上可以相互交换信息。它是开启了卷积神经网络做图像处理的先河 ...
开始答辩: 我们的项目的方向是基于深度学习的图像识别。图像识别可以说是人工智能中相当基础而又相当有应用前景的一门技术。 计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。 例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的的人脸识别技术、指纹识别 ...
学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒 ...
书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方 ...