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人脸检测和对齐算法MTCNN
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
人脸识别
人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用,得益于深度学习的发展,使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而,为了做好人脸识别,第一步需要做的是对人脸检测,主要是通过对图片分析,定位出图片中的人脸。近年来,深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展,在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)模型[1],MTCNN算法的效果也是得到了很多实际项目的验证,在工业界得到了广泛的应用,在我个人的实际项目中也得到了较多应用。在MTCNN算法中,主要有三点的创新:
felixzhao
2022-12-31
1.7K
0
深度学习算法原理——RCNN
编程算法
图像处理
图像识别
机器学习
神经网络
RCNN(Region with CNN features)[1]算法发表在2014年CVPR的经典paper:《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》中,这篇文章是目标检测领域的里程碑式的论文,首次提出使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)处理目标检测(Object Detetion)的问题。
felixzhao
2022-12-24
834
0
人脸检测和对齐算法MTCNN
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
人脸识别
人脸识别在实际的生活中有着广泛的应用,得益于深度学习的发展,使得人脸识别的准确率得到大幅度提升。然而,为了做好人脸识别,第一步需要做的是对人脸检测,主要是通过对图片分析,定位出图片中的人脸。近年来,深度学习在人脸检测方面也得到了大力发展,在2016年Kaipeng Zhang, Zhanpeng Zhang等人提出了人脸检测算法MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)模型[1],MTCNN算法的效果也是得到了很多实际项目的验证,在工业界得到了广泛的应用,在我个人的实际项目中也得到了较多应用。在MTCNN算法中,主要有三点的创新:
felixzhao
2022-12-23
1.1K
0
空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
通常在卷积神经网络CNN中主要是由卷积层(包括Convolution和Pooling两部分组成)和全连接层组成,对于任意一张大小的图片,通常需要通过裁剪或者拉伸变形的方式将其转换成固定大小的图片,这样会影响到对图片的识别。Kaiming He等人在2015年提出了Spatial Pyramid Pooling的概念[1],通过Spatial Pyramid Pooling操作后的CNN网络消除了对输入图像大小的限制,这样能够提升网络对图像的识别能力。
felixzhao
2022-11-30
536
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空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
通常在卷积神经网络CNN中主要是由卷积层(包括Convolution和Pooling两部分组成)和全连接层组成,对于任意一张大小的图片,通常需要通过裁剪或者拉伸变形的方式将其转换成固定大小的图片,这样会影响到对图片的识别。Kaiming He等人在2015年提出了Spatial Pyramid Pooling的概念[1],通过Spatial Pyramid Pooling操作后的CNN网络消除了对输入图像大小的限制,这样能够提升网络对图像的识别能力。
felixzhao
2022-11-15
808
1
卷积神经网络NIN
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在传统的CNN网络中,使用卷积(Convolution)操作来提取感受野中的特征,卷积操作是由一个线性变换与非线性激活函数组成,为了能增强CNN网络的局部辨识能力,2014年Network In Network[1]的结构被提出,其使用多层感知机的网络结构替换感受野上的线形变换和非线性激活函数,以此来增强模型的局部建模能力。
felixzhao
2022-11-13
476
0
BERT知识蒸馏Distilled BiLSTM
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
随着BERT模型的提出,在NLP上的效果在不断被刷新,伴随着计算能力的不断提高,模型的深度和复杂度也在不断上升,BERT模型在经过下游任务Fine-tuning后,由于参数量巨大,计算比较耗时,很难真正上线使用。这些基于Transformer模型的提出,包括BERT,GPT等,那么对于传统的NLP方法,如RNN,LSTM,TextCNN是不是就已经过时了呢?结合知识蒸馏的思想,Distilled BiLSTM[1]将BERT模型当作Teacher模型,对Fine-tuned BERT进行蒸馏,使得蒸馏得到的Student模型BiLSTM模型与ELMo模型具有相同的效果,但是参数量却减小了100倍,同时,计算时间缩短了15倍。
felixzhao
2022-09-29
655
0
Transformer的基本原理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)领域中提出,用于将一种语言(sequence)翻译成另一种语言(sequence)。其结构如下图所示:
felixzhao
2022-09-26
961
0
Pix2Pix
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
很多的图像处理问题可以转换成图像到图像(Image-to-Image)的转换,即将一个输入图像翻译成另外一个对应的图像。通常直接学习这种转换,需要事先定义好损失函数,然而对于不同的转换任务,需要设计的损失函数也不尽相同。得益于生成对抗网络GAN的提出,尤其是条件生成对抗网络cGAN[1](conditional GAN),可以直接学习这种映射关系,同时不需要人工定义该映射的损失函数,可以通过自动的学习得到。基于cGAN的基本原理,Pix2Pix[2]提出了一种图像转图像的通用框架。Pix2Pix网络不仅能够学习到从输入图像到输出图像的映射,还能学习到用于训练该映射的损失函数。
felixzhao
2022-05-18
184
0
文本生成seq2seq框架
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
Seq2Seq是Sequence to Sequence的缩写,作用是将一个序列(sequence)映射成另一个序列(sequence)。文献[1]和文献[2]分别提出利用深度神经网络DNN实现端到端的Seq2Seq学习,将Seq2Seq应用于神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),唯一不同的是在[1]中使用LSTM作为基础网络,而在[2]中则是使用的是RNN。在Seq2Seq框架中包含了两个模块,一个是encoder模块,另一个是decoder模块。这种同时包含encoder和decoder的结构与AutoEncoder网络相似,不同的是AutoEncoder模型是将输入通过encoder的网络生成中间的结果,并通过decoder对中间的结果还原,AutoEncoder的模型结构如下图所示:
felixzhao
2022-05-12
550
0
Embeddings from Language Models(ELMo)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
随着深度学习在NLP领域的发展,产生很多深度网络模型用于求解各类的NLP问题,在这众多的网络模型中,无疑都会使用到词向量的概念,这就不得不提及word2vec[1]词向量生成工具。从word2vec词向量工具的提出后,预训练的词向量成了众多NLP深度模型中的重要组成部分。然而传统的word2vec生成的词向量都是上下文无关的,其生成的词向量式固定,不会随着上下文的改变而改变,这种固定的词向量无法解决一词多义的问题。比如“bank”这个词,既可以表示“河岸”,也可以表示“银行”。Embeddings from Language Models(ELMo)[2]是2018年提出的一种基于上下文的预训练模型,研究人员认为一个好的预训练语言模型应该能够包含丰富的句法和语义信息, 并且能够对多义词进行建模。
felixzhao
2022-05-12
434
0
Conditional GAN
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
javascript
GAN的出现为数据生成提供了一种新的思路,以图像生成为例,在GAN框架中,不再需要其他复杂的操作,如Markov Chain等,只需要对定义好的网络进行backpropagation即可完成生成网络的训练。在原始的GAN框架中,包括了两个部分,分别为生成网络(Generator)G和判别网络(Discriminator) ,其中生成网络(Generator) 用于生成图片,判别网络(Discriminator) 用于判别一张图片是否是真实的。通过不断提高生成网络 的生成质量,最终“骗”过判别网络 ,在此过程中,判别网络 也在不断提高自身的判别能力,通过如此的一个动态的“博弈”过程,最终,训练好的生成网络 便可以用于生成“以假乱真”的图片。
felixzhao
2022-05-12
238
0
生成对抗网络GAN
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
生成对抗网络GAN(Generative adversarial nets)[1]是由Goodfellow等人于2014年提出的基于深度学习模型的生成框架,可用于多种生成任务。从名称也不难看出,在GAN中包括了两个部分,分别为”生成”和“对抗”,整两个部分也分别对应了两个网络,即生成网络(Generator) 和判别网络(Discriminator) ,为描述简单,以图像生成为例:
felixzhao
2022-05-12
759
0
深度卷积生成对抗网络DCGAN
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
卷积神经网络
在原始的GAN[1]中,生成网络 和判别网络 使用的都是前馈神经网络MLP。随着深度学习技术的发展,得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功,在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合,用CNN网络替换GAN的生成网络 和判别网络 中的MLP,同时在训练的过程中使用了一些技巧来避免模型崩溃和模型不收敛等问题。
felixzhao
2022-05-12
498
0
推荐系统中的常用算法——序列深度匹配SDM
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好,实现对用户偏好的建模,从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的,而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣,而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
felixzhao
2022-03-04
1.5K
0
推荐系统中的常用算法——基于Session的推荐
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
批量计算
《Session-based recommendations with recurrent neural networks》首次提出将RNN方法应用于Session-based Recommendation。文章中提到当前主流的基于因子分解的模型或者基于邻域的模型很难对整个Session建模,得益于序列化建模算法的发展,使得基于Session的推荐模型成为可能,针对具体的任务,文章中设计了模型的训练以及ranking loss。
felixzhao
2022-03-04
1.3K
0
深度学习算法原理——Attention-Based BiLSTM
linux
机器学习
深度学习
人工智能
随着神经网络,尤其是深度学习算法的发展,神经网络在文本分类任务中取得了很大的发展,提出了各种解决方案,如CNN在文本分类中的应用,RNN,LSTM等等,相比较于CNN以及RNN方法,LSTM可以学习长距离的语义信息。Attention-Based BiLSTM结合双向的LSTM(Bidirectional LSTM)以及Attention机制处理文本分类的相关问题,通过attention机制,该方法可以聚焦到最重要的词,从而捕获到句子中最重要的语义信息。
felixzhao
2022-03-04
1.5K
0
深度学习在NLP中的应用——TextCNN
机器学习
神经网络
人工智能
卷积神经网络
编程算法
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展,大量基于CNN的算法模型被提出,同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破。最初在文本领域,主要使用的深度学习模型是RNN,LSTM等,既然CNN在图像领域得到广泛的应用,能否将CNN算法应用于文本分类中呢?Kim在2014的文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类中。
felixzhao
2022-03-04
1.2K
0
推荐系统——(论文阅读笔记)YouTube推荐中的深层神经网络
神经网络
机器学习
推荐系统
在本文中,推荐系统的架构与其他的推荐架构极为类似,都是由两个部分组成:1、候选集生成;2、ranking。详细的架构如下图所示:
felixzhao
2022-03-04
759
0
深度学习算法原理——LSTM
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
在循环神经网络RNN一文中提及到了循环神经网络RNN存在长距离依赖的问题,长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络便是为了解决RNN中存在的梯度爆炸的问题而提出。在LSTM网络中,主要依靠引入“门”机制来控制信息的传播。
felixzhao
2020-09-22
2.4K
0
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