一、本地编译 与 交叉编译 1、本地编译 " 本地编译 " 指的是 在 目标系统 上进行编译的过程 , 生成的 可执行文件 和 函数库 只能在 目标系统 中使用 ; 如 : 在 Ubuntu 中 本地编译..." 是 在 本地系统 上 编译生成 适用于 另外一种 不同体系结构或操作系统 的 可执行文件 和 函数库 ; 交叉编译 使用场景 : 嵌入式系统 移动开发 跨平台开发 " 交叉编译 " 需要考虑 不同平台之间的差异..., 这里使用 android-21 版本的依赖库 ; 交叉编译时 , 为 gcc 或 g++ 编译器设置 如下参数 , 指定 头文件 和 库文件 的 搜索路径 : --sysroot=/home/book...用于指定 系统根目录 , 用于 寻找标准头文件 , 库文件 和 其他系统资源 ; -isystem 参数 用于添加 系统头文件搜索路径 , 与 -I 参数指定的头文件的区别是 , -isystem 指定的路径会被编译器认为是系统头文件的路径..., 编译器在编译时会忽略警告信心 ; 二、FFmpeg 指定目标平台的编译配置参数 1、FFmpeg 交叉编译配置回顾 这是在 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 交叉编译配置 ( 下载
然而，设计此类神经网络很有难度，因为研究社区对神经网络如何泛化仍没有充分的了解：对于给定问题，什么样的神经网络是适合的？深度如何？应该使用哪种层？...GitHub 地址：https://github.com/google/model_search Model Search 平台概述 Model Search 系统包含多个训练器、一种搜索算法、一种迁移学习算法和一个存储多种评估模型的数据库...该系统能够以自适应和异步的方式运行多种机器学习模型（采用不同架构和训练方法）的训练和评估实验。当每个训练器单独执行训练时，所有训练器共享从实验中获得的知识。...该系统使用一组预定义的块来构建神经网络模型，其中每个块代表了一种已知的微架构，如 LSTM、ResNet 或 Transformer 层。...为了进一步提升效率与准确率，不同内部实验之间也可以使用迁移学习。Model Search 以两种方式实现迁移学习，分别是知识蒸馏和权重共享。
这就是为什么 MTCNN 的检测和对齐得分都很高的原因。但是，它比 OpenCV，SSD 和 Dlib 慢。...这就是为什么与其他人脸检测器相比，RetinaFace 是速度最慢的人脸检测器。RetinaFace 是一种基于卷积神经网络的人脸检测算法，具有高精度的特点。...该方法基于具有九层的深度神经网络。Facebook 模型在 LFW 数据集基准测试上实现了97.35%（+/- 0.25%）的准确率。...Dlib 的人脸识别工具将人脸图像映射到 128 维矢量空间，其中同一个人的图像彼此靠近，而不同人的图像相距甚远。...- detector_backend 参数指定要使用的人脸检测器后端，可以是opencv、retinaface、mtcnn、ssd、dlib或mediapipe。
这次有点不同的是对应的不是int类型的label了，是一个xml的标注文件。...跟之前最大的不同是这次的标签不是简单的int或者是一个字符串，而是一个标注XML文件。...但SSD对原始VGG16网络做了一些改变： 将最后的fc6、fc7全连接层变为卷积层，卷积层参数通过对原始fc6、fc7参数采样得到。...SSD 网络结构 图中每个矩形盒子代表一个卷积层，最后两个矩形框分别表示汇总各卷积层输出结果和后处理阶段。在预测阶段，网络会输出一组候选矩形框，每个矩形包含：位置和类别得分。...、fc7全连接层变为卷积层，卷积层参数通过对原始fc6、fc7参数采样得到： fc7 = conv_group(stack_num, ['fc6', 'fc7'], pool5, [3, 1], 512
机器之心专栏 来源：百度PaddlePaddle 不久之前，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。...数据集的介绍 如题目所示, 本次训练使用到的是 MNIST 数据库的手写数字, 这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集....PaddlePaddle，在初始化 PaddlePaddle 的时候，就要指定是否使用 GPU 来训练我们的模型，同时使用多少个线程来训练。...=2) 获取训练器 通过上面一步获取的分类器和图片的标签来生成一个损失函数, 通过损失函数就可以创建训练参数了。...最后通过训练参数，优化方法，损失函数这 3 个参数创建训练器 # *****************获取训练器******************************** def get_trainer
测试batch包含来自每个类1000个随机选择的图像。训练batch按照随机顺序包含剩余的图像，但是一些训练batch可能包含比另一个更多的图像。...同一组内采用多次连续的3X3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增多到最深组的512，同一组内的卷积核数目是一样的。卷积之后接两层全连接层，之后是分类层。...由于每组内卷积层的不同，有11、13、16、19层这几种模型，在本章文章中使用到的是VGG16。VGG神经网络也是在ImageNet上首次公开超过人眼识别的模型。...，比如SSD神经网络很容易出现浮点异常，就可以使用预训练的参数作为初始化训练参数，来解决出现浮点异常的问题。...,具体问题是:%s" % e) 创建训练器 创建训练器要3个参数,分别是损失函数,参数,优化方法.通过图像的标签信息和分类器生成损失函数。
定义神经网络 ---- 我们这次使用的是卷积神经网络LeNet-5，官方一共提供了3个分类器，分别是Softmax回归，多层感知器，卷积神经网络LeNet-5，在图像识别问题上，一直是使用卷积神经网络较多...，在初始化PaddlePaddle的时候，就要指定是否使用GPU来训练我们的模型，同时使用多少个线程来训练。..., trainer_count=2) 获取训练器 通过上面一步获取的分类器和图片的标签来生成一个损失函数,通过损失函数就可以创建训练参数了。...最后通过训练参数，优化方法，损失函数这3个参数创建训练器 # *****************获取训练器******************************** def get_trainer...,通过上一步得到的训练器开始训练,训练的时候要用到3个参数.
现在，无需再重新设计参数、或反复微调，“AI设计师”就能帮你写出想要的模型。 “模型搜索”是个什么平台 此前，AutoML算法已经被应用到了各个领域，用来减轻神经网络设计专家的负担。 ?...这种算法，目的是让AI来设计神经网络，自动对网络深度、层类型、结构、优化算法等因素进行合理搭配，效果通常比人工直接设计更好。 然而，这种由AI来设计AI模型的方法，会面临两个问题。...这个系统由多个训练器（trainer）、1个搜索算法、1个迁移学习算法和1个包含多种评估模型的数据库构成。 ?...“模型搜索”能根据一组预定义模块，来构建神经网络模型，每个模块包含一个经典微结构，包括LSTM、ResNet或是Transformer中的某些层等等。 ?...这个算法，目前具有如下功能： 可以在数据上运行多个AutoML算法，可以自动搜索合适的模型结构、模型融合方法，并选择最佳模型。 可以比较在搜索时发现的不同模型； 可以自行设计特殊的神经网络层并应用。
我们将通过以下方法实现人脸检测： 使用 OpenCV 的 Haar 级联分类器 使用 Dlib 的方向梯度直方图 使用 Dlib 的卷积神经网络 本文代码的 Github 库（以及作者其他博客的代码）链接...同时我们还需要工具包 Dlib，它是一个包含机器学习算法和创建复杂软件的 C++工具包。 步骤 第一步是安装 OpenCV 和 Dlib。...运行以下命令： pip install opencv-python pip install dlib 文件生成的路径如下（版本不同，路径会稍有差别）： /usr/local/lib/python3.7/...一旦通过矩形框识别到有用区域，则在与之完全不同的区域上就无需再做计算了。这一点可以通过 Adaboost 实现。 使用积分图像原理计算矩形框特征的方法更快。我们将在下一节介绍这一点。 ?...但是，Dlib 中的 CNN 是准确率最高的算法。HOG 表现也很好，但在识别较小的人脸时会有一些问题。Haar 级联分类器的整体表现与 HOG 相似。
这里解释一下两个dat文件： 它们的本质是参数值（即神经网络的权重）。人脸识别算是深度学习的一个应用，事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构，来“记住”人类的脸。...对于神经网络来说，即便是同样的结构，不同的参数也会导致识别的东西不一样。...在这里，这两个参数文件就对应了不同的功能（它们对应的神经网络结构也不同）： shape_predictor.dat这个是为了检测人脸的关键点，比如眼睛，嘴巴等等；dlib_face_recognition.dat...所以后面使用dlib模块的时候，其实就是相当于，调用了某个神经网络结构，再把预先训练好的参数传给我们调用的神经网络。...但如果你事先在训练图像集里面有放入林国斌的照片，那么出来的结果就是林国斌了。 ? 为什么是黎明呢？
GPU搭载 PaddlePaddle集群中有两个角色：参数服务器（parameter server）和训练器（trainer）。每个参数服务器进程维护全局模型的一个片段。...每个训练器都有该模型的本地副本，并使用本地数据来更新模型。在训练过程中，训练器将模型方面的更新内容发送给参数服务器，参数服务器负责聚集这些更新内容，那样训练器可以做到本地副本与全局模型实现同步。...模型支持 PaddlePaddle支持多种深度学习模型 DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）、 RNN（递归神经网络），以及 NTM 这样的复杂记忆模型。...其中图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，PaddlePaddle向大家提供多种图像分类模型，也提供了能够将Caffe或TensorFlow训练好的模型文件转换为PaddlePaddle模型文件的模型转换工具...借助PaddlePaddle中包含的模型黑科技，不妨尝试以下脑洞： 口红、粉底液、眼影美妆颜色智能识别系统 微博微信聊天文字情感分析器 女盆友表情情绪智能匹配系统 ...... 期待各位大侠的新创作！
通过卷积层C1：C1包含32个11*11*3的滤波器（即卷积核），得到32张特征图——32*142*142*3。...通过max-polling层M2：M2的滑窗大小为3*3，滑动步长为2，3个通道上分别独立polling。 通过另一个卷积层C3：C3包含16个9*9*16的3维卷积核。...后续层： L4,L5,L6都是局部连接层，就像卷积层使用滤波器一样，在特征图像的每一个位置都训练学习一组不同的滤波器。由于校正后不同区域的有不同的统计特性，卷积网络在空间上的稳定性的假设不能成立。...局部连接层的输出单元受到一个大型的输入图块的影响，可以据此调整局部连接层的使用（参数）（不共享权重） 比如说，L6层的输出受到一个74*74*3的输入图块的影响，在校正后的人脸中，这种大的图块之间很难有任何统计上的参数共享...比如，眼睛的位置和形状，与嘴巴的位置和形状之间的关联性（这部分也含有信息）可以由这两层得到。第一个全连接层F7的输出就是我们原始的人脸特征表达向量。
1 概述 完成 Android 相机预览功能以后，在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。...，主要用于指定 CMake 的编译模式为 Release，因为在 Debug 模式下 dlib 库中相关算法的运行速度非常慢。...2.2 dlib 与 opencv 下载 •到dlib官网下载最新版本的源码，解压后将文件夹中的dlib目录复制到 Android Studio 工程的 cpp 目录下。...2.3 CMakeLists 配置 在 CMakeLists 文件中，我们首先包含 dlib 的 cmake 文件，接下来添加 opencv 的 include 文件夹并引入 opencv 的 so 库...BoundingBoxView 层，保证与 AutoFitTextureView 完全重合： <?
作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是有其独特的优势。与Google FaceNet和Facebook DeepFace不同，它主要聚焦在移动设备上的实时人脸识别，旨在用少量数据实现高准确率。...人脸识别可用于许多不同的应用，但并不是所有的人脸识别库在准确性和性能上都是相同的，大多数最先进的人脸识别系统都是专有的黑箱。 OpenFace是一个开放源代码库，可以与专有模型的性能和准确性相媲美。...新图像在dlib的人脸检测模型运行之后，这个训练好的神经网络在后面Python实现中被使用。...我们已经介绍了OpenFace如何使用Torch来训练数以十万计的图像，以获得低维的脸部嵌入，我们通过对流行的人脸检测库dlib的使用对其进行检查，并解释为什么要使用它而不是OpenCV的人脸检测库。...首先，使用图像上的滑动子窗口进行训练，因此可以像OpenCV中使用的Harr分类器一样不需要进行子采样和参数操作。这使得基于dlib的HOG和SVM人脸检测更易于使用、训练速度更快。
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