基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据: 地址点击下载 // dlib_cnn_facedetect.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <dlib/dnn.h> #include <dlib/data_io.h> #include <dlib/image_processing.h>

cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,每个feature map由多个神经元组成,假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元.对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature map的个数,当前层的卷积核数). CNN网络结构 一种典型卷积网络结构是LeNet-5,用来识别数字的

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈

最近发现很多以前看的论文都忘了,所以想写点东西来整理下之前的paper,paper主要是cv(computer vision)方向的. 第一篇:Gradient-based learning applied to document recognition.这是1998年Yann Lecun的一篇大作,是研究CNN必看的一篇文章.文中提出的Le-Net5模型很好的识别了Mnist的手写体,此模型也被用到了很多银行的钞票识别上.下面来研究这篇paper的成果.文章参考:http://blog.csd

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

什么是卷积神经网络 卷积神经网络是一种特殊的.简化的深层神经网络模型,它的每个卷积层都是由多个卷积滤波器组成.它最先由lecun在LeNet[40]中提出,网络结构如下图所示.在cnn中,图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入,信息再依次传输到不同的层,每层通过多个卷积滤波器去获得观测数据的最显著的特征. 卷积神经网络中的每一个特征提取层(卷积层)都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层(pooling层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机

前言 谷歌推出的NASNet架构,用于大规模图像分类和识别.NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Layer组成--Normal Layer and Reduction Layer,这样的效果是不再需要相关专家用human knowledge来搭建卷积网络架构,直接用RNN把Hyperparameter计算出来,这样就实现了网络结构自动学习. 论文:Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 强化学

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初

作者: Sanjay Chan [ http://blog.csdn.net/chenzomi ] 背景 之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章,由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰,看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂,最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解. 于是在这里记录下所学到的知识,关于CNN 卷积神经网络,需要总结深入的知识有很多: 人工神经网络 ANN 如果对于人工神经网络或者神经元模型不是太了解,建议先去了解<人工神经网络ANN>. 卷积

一.数据集介绍 数据来源:今日头条客户端 数据格式如下: 6551700932705387022_!_101_!_news_culture_!_京城最值得你来场文化之旅的博物馆_!_保利集团,马未都,中国科学技术馆,博物馆,新中国 6552368441838272771_!_101_!_news_culture_!_发酵床的垫料种类有哪些?哪种更好?_!_ 6552407965343678723_!_101_!_news_culture_!_上联:黄山黄河黄皮肤黄土高原.怎么对下联?_!_ 65

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧 所有作者 方法概括 解决问题:单词识别 主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主页上,更是许多关于此的paper,基本都发在ICML,AAAI,IJCAI等各种人工智能,机器学习的牛会顶刊,甚至是Nature,可以参考其官方publication page: https://www.deepmind.com/publicatio

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(