11 2022 档案

机器学习：对象检测和定位算法 RCNN 和 YOLO
摘要：###定位和检测 把图片里的物体找到并框起来 比如把图片中的车子找到并框起来 比如人脸识别，对于全身照，要先把脸部找出来，然后再做识别 甚至要求找出图片的多种物体，比如自动驾驶，需要同时检测到红绿灯、行人、车辆、路面状况等 通常要输出：是否找到、类别 (one-hot)、画框 (中心点的 X 和 Y 阅读全文
posted @ 2022-11-20 21:21 moon~light 阅读(933) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习：人脸识别
摘要：如果用 CNN 按分类做验证的话，会有以下问题 需要每个人都给多个样本照片，比如每个人要提供 100 张自己的人脸照片供模型学习，这本来就不容易，加上人的数量也多，就更是个问题 哪怕有足够的样本数据，另一个问题是人员组成很容易变化，比如公司员工经常变化（大组织甚至每天都有人员进出），分类的数量和类别 阅读全文
posted @ 2022-11-06 00:16 moon~light 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习：ONNX、TensorRT
摘要：###ONNX 现在市面上的多种框架 - TensorFlow：1.0 和 2.0 差别比较大，社区比较分裂（自己设计模型），不容易用 - Pytorch：研究型，基于 Python，自动求导数，支持动态图，由于高封装导致 function 不灵活 - Caffe2：现在用的少 研究多用 Pytor 阅读全文
posted @ 2022-11-05 15:46 moon~light 阅读(506) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习：模型压缩
摘要：如果模型太大，参数太多，占用空间，计算时间长，那么在手机、嵌入式设备（无人机、机器人、手环、等等）等应用场景，就会受到限制，所以希望能对网络模型做压缩 通常从几百 M 压缩到几十、十几 M ###网络剪枝（Network Pruning） 训练出来的网络，参数其实偏多，会有冗余，可以剪枝叶，使模型变 阅读全文
posted @ 2022-11-05 12:03 moon~light 阅读(240) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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