基于深度学习的人脸识别
人脸定位和crop
特征提取和相似度对比
余弦距离：0.74451 ,准确率相当高了
欢迎大家加入我们的QQ群，看下面
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：基于深度学习的人脸识别系统，识别率高达99.7% - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
Keras深度学习之卷积神经网络（CNN）
上一篇
2023年4月13日
Git 深度学习填坑之旅三（分支branch、远程操作）
下一篇
2023年4月13日
相关文章
-
什么是深度学习？它能解决什么问题？
深度学习是什么？ 深度学习既指深度神经网络，也指机器学习的其他分支，如深度强化学习。一般来说，它通常指的是深度神经网络。 神经网络是一组算法，大致模仿人脑，旨在识别模式。他们通过一种机器感知，标记或聚类原始的输入来解释感官数据。它们识别的模式是数字的，包含在矢量中。所有现实世界的数据，无论是图像、声音、文本还是时间序列，都必须转换成矢量。 神经网络可以帮助我…
-
深度学习笔记之使用Faster-Rcnn进行目标检测 （实践篇）
我使用的代码是Python版本的Faster Rcnn，官方也有Matlab版本的,链接如下: py-faster-rcnn(python) faster-rcnn(matlab) 环境配置 按照官方的README进行配置就好,不过在这之前大家还是看下硬件要求吧 For training smaller networks (Z…
-
基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码
作者：Longway 来源：公众号@3D视觉工坊 链接： 基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码 1.三维曲面解码 基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是，网格或点云等常见表示没有规则的结构，因此，它们不容易适应深度学习体系结构，特别是使用CNN的体系结构。本节…
-
[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取
本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速。 [信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取 实体关系，实体属性抽取是信息抽取的关键任务；实体关系抽…
-
python深度学习：矩阵转置（transpose）
转置：即行列转换。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt C=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # Display matrix plt.matshow(C) plt.show() # 转置-行列转换 D=C.T plt.matshow(D) plt.show() 开始建立…
-
《python深度学习》笔记—5.2-2、猫狗分类（图片数据处理）
一、总结 一句话总结： 【将训练数据中的猫狗头像分训练集、验证集、测试集分好】：其实就是将训练数据中的猫狗头像分训练集、验证集、测试集分好，简单一点来说就是图片的复制粘贴 1、python的os模块的路径拼接和创建目录？ 路径拼接：os的path的join方法：train_dir = os.path.join(base_dir, ‘train’) 创…
-
深度学习基础–Bottleneck(瓶颈) Architectures
ResNet的核心内容之一，即“Deeper Bottleneck Architectures”（简称DBA），一言概之，bottleneck是一种特殊的残差结构。 Resnet论文里的原图如上（即Bottleneck V1 ），左图是普通的残差结构，右图是瓶颈结构。具体而言，block的输入和输出channel_num是一样的（上右图中是256，左…
-
深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（三）
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现。网络结构如下图所示： 同样的，对32*32的CIFAR10图片，网络结构做了微调：删除了最后一层最大池化，具体参见网络定义代码，这里采用VGG19，并加入了BN： 1 ”’ 2 创建VGG…
