11 2017 档案
摘要:训练深度网络模型OpenFace还不是运用faceNet的model作为训练模型,所以在准确性上比faceNet要低,如果你只是做一个简单的分类,建议你看看官网的demo3(http://cmusatyalab.github.io/openface/demo-3-classifier/),如果你想自
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摘要:openface 人脸识别框架 但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: 也就两行代
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摘要:1,查看系统的版本 Uname –r 2,安装git 等依赖库 3,安装python虚拟环境pyenv 测试是否安装成功: 这说明安装成功了。这里可以看到所有可以安装的库,包括anaconda3-5.0.1 4,安装anaconda3-5.0.1 5,更新数据库 #查看当前python版本 #设置全
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摘要:6,voc数据集训练模型 1)下载数据集 官网提供一些voc数据,是基于2007年到2012年的,你可以通过以下地址下载到: 可以把数据存放到VOCdevkit/目录下 2)生成识别标签 识别标签必须是.txt文件的,具体格式如下: Object-class 是分类的名称 其余元素是关联到图片的像素
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摘要:YOLO官方框架使用C写的,性能杠杠的,YOLO算法,我就不做过多介绍了。先简单介绍一下这个框架如何使用。这里默认是yolo2,yolo1接近过时。环境 推荐ubuntu 或者centos YOLO是一个近实时的框架,在1核cpu下,对一张图片的识别大概在6s-12s之间,其实还是在没有缓存的环境下
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摘要:1,错误信息:bunzip2: command not found 解决方法:yum install -y bzip2 2,The X11 forwarding request was rejected! to solve this problem,please turn on the X11 fo
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摘要:对于牛逼的程序员,人家都喜欢叫他大神;因为大神很牛逼,人家需要一个小时完成的技术问题,他就20分钟就搞定。Keras框架是一个高度集成的框架,学好它,就犹如掌握一个法宝,可以呼风唤雨。所以学keras 犹如在修仙,呵呵。请原谅我无厘头的逻辑。 ResNet 关于ResNet算法,在归纳卷积算法中有提
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摘要:对于牛逼的程序员,人家都喜欢叫他大神;因为大神很牛逼,人家需要一个小时完成的技术问题,他就20分钟就搞定。Keras框架是一个高度集成的框架,学好它,就犹如掌握一个法宝,可以呼风唤雨。所以学keras 犹如在修仙,呵呵。请原谅我无厘头的逻辑。 Kera是一个高度集成化的框架,面向高层的抽象,他是py
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摘要:归纳卷积神经网络的常用算法在卷积算法之前,是有很多图片分类和识别的机器学习算法,像SVM向量机的原理特别复杂,卷积算法还是比较易懂,一方面避免全连接带来的庞大参数,主要通过提取特征值,算法准确率也是最高的,几乎可以跟人工识别相提并论了。 经典算法: 1,LeNet算法: LeNet算法的流程是: I
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摘要:在win7下 通过anaconda安装jieba 报如下错误: 问题1:TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding' Win10,ANACONDA3(64-bit),Python3.6.2。ANA
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摘要:(1) centos7 防火墙设置: 查询端口号80 是否开启:firewall-cmd --query-port=80/tcp 永久开放80端口号:firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=80/tcp 移除80端口号:firewall-c
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摘要:构造你自己的第一个神经网络 通过手势的图片识别图片比划的数字:1) 现在用1080张64*64的图片作为训练集2) 用120张图片作为测试集 定义初始化值 小测: 小测2:把矩阵降维为一维,并做分类映射 线性回归模型:LINEAR -> RELU -> LINEAR -> RELU -> LIN
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摘要:tensorflow 是一个google开源的深度学习的框架,执行性能良好,值得使用。 caffe,caffe2 通过配置就可以拼凑一个深度学习框架,大大简化流程但也依赖大量的开源库,性能也不错。2013开始面世,很有活力的一个框架。 keras 这个一个积木式的框架,有很多现成的函数 可以直接拿来
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摘要://拉取远程其他的分支git checkout -b 本地分支 origin/远程分支 //提交本地的新建的分支git checkout -b progit pull orgin dev //常用的提交操作git add *.java git commit -m "beizhuxinxi" git
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