原文:https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路: 1.使用Dlib识别并提取脸部图像 2.使用VGG Face模型提取脸部特征 3.使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下: import time import numpy as np import sklearn import sklearn.metrics.pairwise as pw import cv2 import dlib prototxt = 'datas/models

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1

1.直接上干货 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import time import dlib import numpy as np class faceDiscernModel: def __init__(self): # 加载预训练人脸检测CNN模型 self.cnn_face_model = "./model/mmod_human_face_detector.dat" self.cnn_face_detector = dlib.

VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻.VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军.虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用.由于对VGG的讨论网上已经有很多,本文简单介绍VGG的结构并探讨它给我们带来的启发. 一.网络结构 VGG的作者在论文中将它称为是Very Deep Convolutional Network,如上图所示的VGG16网络带权

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

vgg16是牛津大学视觉几何组(Oxford Visual Geometry Group)2014年提出的一个模型. vgg模型也得名于此. 2014年,vgg16拿了Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC2014) 比赛的冠军. http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/牛津大学视觉研究小组在这里放出了他们在ImageNet比赛训练得到的模型文件．

最近学习了TensorFlow,发现一个模型叫vgg16,然后搭建环境跑了一下,觉得十分神奇,而且准确率十分的高.又上了一节选修课,关于人工智能,老师让做一个关于人工智能的试验,于是觉得vgg16很不错,可以直接用. 但发现vgg16是训练好的模型,拿来直接用太没水平,于是网上发现说可以用vgg16进行迁移学习. 我理解的迁移学习: 迁移学习符合人们学习的过程,如果要学习一样新东西,我们肯定会运用或是借鉴之前的学习经验,这样能够快速的把握要点,能够快速的学习.迁移学习也是如此. vgg16模型是

From: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一个概念需经过反复的推敲以及时间的沉淀,之后才能真正理解 [OpenCV] Image Processing - Spatial Filtering [CNN] What is Convolutional Neural Network 何谓卷积? 首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像. 然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应

一.论文介绍 读论文系列:Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box 网络结构简介 输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature map分别做3x3卷积,

原文连接:https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/82717745 1.简介 对于tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个目录下都有指定的所有者.它旨在包含额外功能和贡献,最终会合并到核心Tensorflow中,但其接口可能仍然会发生变化,或者需要进行一些测试,看是否可以获得更广泛的接受.所以slim依然不属于原生tensorflow.那么什么是s

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 71.看你是搞视觉的,熟悉哪些CV框架,顺带聊聊CV最近五年的发展史如何? 原英文:adeshpande3.github.io作者:Adit Deshpande,UCLA CS研究生译者:新智元闻菲.胡祥杰译文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651986617&am

数据的读取 import tensorflow as tf from tensorflow.python import keras from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator class TransferModel(object): def __init__(self): #标准化和数据增强 self.train_generator = ImageDataGenerator(rescale=

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1

我们使用的VGG模型是别人已经训练好的一个19层的参数所做的一个模型 第一步:定义卷积分部操作函数 mport scipy.io import numpy as np import os import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 进行卷积操作 def _conv_layer(input, weights, bias): conv = tf.nn.conv2d(input, tf.cons

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le

参考:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685

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