随笔分类 - deep learning
摘要:目录人脸识别的几个发展阶段基于深度学习的人脸识别技术的流程闭集和开集(Open set)识别人脸识别的损失Insightface人脸识别数据集模型选型参考文献结语人脸识别系统项目源码 前面我们讲过了人脸检测、人脸质量、人脸关键点、人脸跟踪,接下来就是人脸识别系统里面的重中之重人脸识别了,或者叫人脸特
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摘要:续 基于开源模型搭建实时人脸识别系统(二):人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客 摘要 人脸对齐(face alignment)或者人脸关键点(face alignment)是定位人脸上的关键点,是很多基于人脸的任务的前置步骤,比如人脸识别、表情分析、人脸变装(makeu
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摘要:续 基于开源模型的实时人脸识别系统 进行人脸识别首要的任务就是要定位出画面中的人脸,这个任务就是人脸检测。人脸检测总体上算是目标检测的一个特殊情况,但也有自身的特点,比如角度多变,表情多变,可能存在各类遮挡。早期传统的方法有Haar Cascade、HOG等,基本做法就是特征描述子+滑窗+分类器,随
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摘要:[toc] # 背景 人脸识别已经发展了很多年,随着深度学习发展,开源的模型也有很不错的效果了。我们可以在不需要深入各种算法细节的情况下,就能搭建自己的人脸识别系统了,除了用于学习,还可以将我们自己家的摄像头接入到我们自己搭的系统,真正用起来。这个专栏就基于这样一个设想,从开源的模型中寻找适合的算法
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摘要:续[yolov5实战之二维码检测](https://www.cnblogs.com/haoliuhust/p/15362819.html) [toc] # 前沿 在上一篇yolov5的博客中,我们用yolov5训练了一个二维码检测器,可以用来检测图像中是否有二维码,后续可以接一个二维码解码器,就可以
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摘要:背景 这是以前工程化过程中碰到的一个问题,一直没有总结整理过。现象是这样的,有一个网络结构(基本就是Resnet50), 以前已经工程化到MNN了。当时在PC上运行,单线程大概600ms。后来,模型性能提升了(模型结构没有变化,只是数据增多),于是考虑升级模型,奇怪的是,运行却要2s多,足足是原来的
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摘要:前言 从接触深度学习开始一直都做的是人脸识别,基本上也一直都在用mxnet. 记得之前在刚接触的时候看到博客中写到,深度学习分三个层次,第一个层次是分类,第二个层次是检测,第三个层次是分割。人脸识别算是分类问题,也就是一直在第一个层次···一直都想有机会了解下第二个层次,奈何精力有限,工作中也没有实
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摘要:作者提出为了增强网络的表达能力,现有的工作显示了加强空间编码的作用。在这篇论文里面,作者重点关注channel上的信息,提出了“Squeeze-and-Excitation"(SE)block,实际上就是显式的让网络关注channel之间的信息 (adaptively recalibrates ch
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摘要:在Ubuntu上编译安装caffe还是个比较蛋疼的事,有时候会莫名其妙的碰到很多库的问题,这篇文章就把我在Ubuntu上编译安装caffe的过程和遇到的问题大致记录一下。 1.安装opencv http://machinelearninguru.com/computer_vision/install
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