深度殘差網絡(ResNet)
引言 對於傳統的深度學習網絡應用來說，網絡越深，所能學到的東西越多。當然收斂速度也就越慢，訓練時間越長，然而深度到了一定程度之后就會發現越往深學習率越低的情況，甚至在一些場景下，網絡層數越深反而降低了准確率，而且很容易出現梯度消失和梯度爆炸。 這種現象並不是由於過擬合導致的，過擬合 ...
原文：使用dlib中的深度殘差網絡(ResNet)實現實時人臉識別
opencv中提供的基於haar特征級聯進行人臉檢測的方法效果非常不好，本文使用dlib中提供的人臉檢測方法 使用HOG特征或卷積神經網方法 ，並使用提供的深度殘差網絡 ResNet 實現實時人臉識別，不過本文的目的不是構建深度殘差網絡，而是利用已經訓練好的模型進行實時人臉識別，實時性要求一秒鍾達到 幀以上的速率，並且保證不錯的精度。opencv和dlib都是非常好用的計算機視覺庫，特別是dlib ...
2018-03-07 10:58 8 21597 推薦指數：
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