随笔分类 - Deep Learnning
摘要：论文题目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 文献地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 源码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4中
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摘要：具体参见原文链接： https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/89890510 https://zhuanlan.zhihu.com/p/267249291 《百面深度学习》还介绍了一种卷积名为可变形卷积，有兴趣可以了解一下：https://
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摘要：参考： http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365 https://blog.csdn.net/stf1065716904
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摘要：Max Pooling是什么 在卷积后还会有一个 pooling 的操作。 max pooling 的操作如下图所示：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（pooling size）。每个小块内只取最大的数字，再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出 output。 注意区分max pool
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摘要：规范化技术一般用于解决模型的过拟合问题，本文将深入浅出的介绍几种常见的正则化技术。首先来看看什么是过拟合。 1、什么是过拟合 生活中我们常听到一些地域性偏见的话，如“河南人偷井盖”，“东北人都是黑社会”，“投资不过山海关”等等。但是每个省份这么多人，有好人有坏人，真的就一句话概括了吗？显然这犯了“以
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摘要：1、什么是 softmax 机器学习总归是要接触到 softmax 的，那么这个东东倒底是怎么来的呢？对于熟悉机器学习或神经网络的读者来说，sigmoid与softmax两个激活函数并不陌生，但这两个激活函数在逻辑回归中应用，也是面试和笔试会问到的一些内容，掌握好这两个激活函数及其衍生的能力是很基础
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摘要：接着系列四，继续开始我们face_recognition项目的其他一些功能。 案例一：从摄像头获取视频进行人脸识别-较慢版（要使用openCV） 这是一个超级简单(但缓慢)的例子运行人脸识别的实时视频从你的网络摄像头。第二个例子有点复杂，但运行起来更快。请注意:本例要求安装OpenCV (' cv2
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摘要：接着系列三，继续开始我们face_recognition项目. 下面介绍本项目其他一些功能。 案例一：让系统确定人脸（是鞠婧祎还是特朗普） 在knowe_people文件夹中创建recognize_faces_in_pictures.py文件并写入以下代码：import face_recogniti
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摘要：接着系列二，继续开始我们face_recognition项目. face_recognition项目.为什么能识别人脸，是因为人脸有面部关键点。 案例：提取鞠婧祎面部关键点 在knowe_people文件夹中创建find_facial_features_in_picture.py文件并写入以下代码：
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摘要：接着系列一，继续开始我们face_recognition. Python 模块:face_recognition 在Python中，你可以导入face_recognition模块，调用丰富的API接口，用几行代码就可以轻松玩转各种人脸识别功能！ API 接口文档: https://face-reco
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摘要：Face Recognition 人脸识别 摘要：本项目face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，方便大家使用。对于本项目可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib
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