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本人的CSDN博客:https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/
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151
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250882
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35
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基于Kersa实现的中文语音声纹识别
本项目说是使用Keras,但使用的都是Tensorflow下的keras接口,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
夜雨飘零
2021-12-07
2.7K0
基于TNN在Android手机上实现图像分类
TNN:由腾讯优图实验室打造,移动端高性能、轻量级推理框架,同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化,同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。
夜雨飘零
2021-12-07
1.6K0
基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类
Tensorflow2之后,训练保存的模型也有所变化,基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的,而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。
夜雨飘零
2021-12-07
2.2K0
基于Tensorflow2实现的中文声纹识别
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
夜雨飘零
2021-12-07
1.2K0
基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类
Tensorflow2之后,训练保存的模型也有所变化,基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的,而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。
夜雨飘零
2020-07-22
3.1K0
基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别,并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet,请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ,这两个模型都是比较轻量的模型,所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度,众所周知,笔者比较喜欢轻量级的模型,如何让我从准确率和预测速度上选择,我会更倾向于速度,因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了,下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别,使用路径进行人脸注册和人脸识别,使用摄像头实现人脸注册和人脸识别,通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
夜雨飘零
2020-07-19
2.5K1
基于Kersa实现的声纹识别
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
夜雨飘零
2020-07-15
3.6K3
Mediapipe框架在Android上的使用
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架,其包括快速ML推理,经典计算机视觉和媒体内容处理(如视频解码)。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图,它由4个计算节点组成:PacketResampler计算器;先前发布的ObjectDetection子图;围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图;以及绘制可视化效果的Renderer子图。
夜雨飘零
2020-07-08
8.8K3
使用Tensorflow实现声纹识别
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
夜雨飘零
2020-06-02
5.2K0
使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类
TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架,移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架,可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现,可以使得一些推理的任务可以在本地执行,不需要再调用服务器的网络接口,大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile,小米的mace,还有腾讯的ncnn。这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。
夜雨飘零
2020-05-06
3.5K0
TensorFlow的安装
在本篇文章中,我们将会介绍TensorFlow的安装,TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
夜雨飘零
2020-05-06
1.6K0
初步了解TensorFlow
在本章中,我们一起来学习下TensorFlow。我们将会学习到TensorFlow的一些基本库。通过计算一个线性函数来熟悉这些库。最后还学习使用TensorFlow搭建一个神经网络来识别手势。本章用到的一些库在这里下载。
夜雨飘零
2020-05-06
5100
基于Tensorflow实现声音分类
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说,来干。
夜雨飘零
2020-05-01
3.8K1
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