我认为人工智能最有趣的

2019-02-04 作者:dede   |   浏览(152)

精度更高但速度稍慢,这种方法具有比Haar分类器更好的精度, 关于facenet和face embeddings非常有趣的事情就是使用它你可以识别只有几张照片或者只有一张照片的人,我们已经讨论过为人脸计算出通用的嵌入embeddings,而迁移学习和嵌入embeddings就是这样的方法, 生成器为给定的类别生成一张图像。

它用到的算法: 人脸识别:face_recognition 目标检测:densecap,上述视觉领域各方面的实现中诞生了许多新的有趣的方法和应用,比如google cloud或者aws, https://github.com/nodefluxio/face-detector-benchmark 提供了这些方法在速度上的基准, 然后,它建议你重新训练一个初始模型,这使得正样本与任何其他正样本之间的距离最小化,实现它的其中一种算法是mask r-cnn,比如 链接 有完整的人脸检测/对齐/识别流程 课程 : coursera 网站里的 deep learning 课程 coursera 网站里的 machine learning 课程 相关领域 : 深度强化学习:把包含CNN的PPO和DPN看作输入层 与自然语言处理的交互:lstm 2 cnn 人脸检测 人脸检测是在脸部周围标记方框 人脸检测是检测脸部的任务,请参阅: https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN 计算机视觉所需硬件