人脸检测是一个非常经典的问题，但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中： （1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。 ...针对alt和alt2两者，在同一个视频的对比中检测部分alt要略微好于alt2。...接下来是一些具体的对比： （1）检测时间上对比 图像 Haar_alt Haar_alt2 lbp 复杂背景图像 2054 2309 948 简单背景图像 912 964 326 （2）检测结果上对比...如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框； 参数5：flags–要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，函数将会使用Canny...如果视频中误检到很多无用的小方框，那么就把minSize的尺寸改大一些，默认的为30*30。
为了构建一个强大的人脸检测系统，我们需要准确且快速的算法，以满足在 GPU 以及移动设备上实时运行的需要。...缺点： 这个实现的问题是它无法检测侧脸，而且在不同姿态和光照条件下表现欠佳。 MTCNN 这种算法基于深度学习方法。...比 MTCNN 更快。 缺点： 由于具有巨大的深度神经网络层，它需要的计算资源更多。因此，该算法在 CPU 或移动设备上运行地很慢。在 GPU 上，它的大型架构也需要耗费更多的 VRAM。...虽然推理速度较好，但仍不能满足在 CPU、低端 GPU 或移动设备上运行的要求。 BlazeFace 就像它的名字一样，它是由谷歌发布的速度极快的人脸检测算法。...所以，当对闭路电视摄像机获取的（CCTV ，Closed Circuit Tele Vision）图像进行人脸检测时，它表现得并不理想。
由于不增加单独的语义分割网络，因此基本不增加模型的计算复杂度。在RPN的回归分支中用VGG-16构建一个轻量的二次检测模块，解决前一模块初步检测的误检问题，并且对前一次检测的结果进行二次回归。...而且基于目标检测中的R-CNN缺乏挖掘难负样本的机制，将这样的R-CNN直接用于行人检测时对于被遮挡严重或者尺寸较小的行人检测效果不佳。...十二核；内存32 GB；GPU NVIDIA GeForce GTX 1080Ti。...Caltech数据集的检测性能已接近饱和，因此在Reasonable子集上性能的提升非常重要。但在Heavy子集上效果低于Faster R-CNN + ATT，排在第二位。...表3也给出了各算法运行速度的比较，本文训练和测试仅在一张1080Ti GPU上进行，从表3可以看出，所提出的CSMFF算法的运行速度约为0.12 s/帧，在比较的算法中是最快的，F-DNN排在第二位。
不同的是，YOLO 未使用 inception module，而是使用 1x1 卷积层（此处 1x1 卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3 卷积层简单替代。...在 YOLO 中，每个栅格预测多个 bounding box，但在网络模型的训练中，希望每一个物体最后由一个 bounding box predictor 来负责预测。...在 titan x GPU 上，在保证检测准确率的前提下（63.4% mAP，VOC 2007 test set），可以达到 45fps 的检测速度。 背景误检率低。...因此，若当图像背景（非物体）中的部分数据被包含在候选框中送入检测网络进行检测时，容易被误检测成物体。测试证明，YOLO 对于背景图像的误检率低于 fast rcnn 误检率的一半。 通用性强。...和其它算法对比 Table1 给出了 YOLO 与其他物体检测方法，在检测速度和准确性方面的比较结果（使用 VOC 2007 数据集）。 ?
SYN5636型时间间隔频率计数器 在预定的标准时间内累计待测输入信号的振荡次数，或在待测时间间隔内累计标准时基信号的个数，进行频率、周期和时间间隔的测量；基本电路由输入通道、时基产生与变换单元、主门、...接通电源后，按说明书操作，被检通用计数器自校及自诊断功能、各种测量功能等应正常。...被检通用计数器选择频率测量功能，闸门时间选取1 s 。...通用计数器的另一些应用包括计算机领域，在此领域中的数据通信、微处理器和显示器中都使用了高性能时钟。对性能要求不高的应用领域包括对机电产品进行测量。频率计数器的早期应用之一是作为信号发生器的一部分。...在信号发生器信号输出之前，先通过频率计数器部件测量该信号，测量到的结果被转换为模拟信号用于反馈控制信号发生器的频率，直到达到所需要的数值，从而能得到稳定的信号输出。
不同的是，YOLO未使用inception module，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。...在 YOLO中，每个栅格预测多个bounding box，但在网络模型的训练中，希望每一个物体最后由一个bounding box predictor来负责预测。...在titan x GPU上，在保证检测准确率的前提下（63.4% mAP，VOC 2007 test set），可以达到45fps的检测速度。 背景误检率低。...因此，若当图像背景（非物体）中的部分数据被包含在候选框中送入检测网络进行检测时，容易被误检测成物体。测试证明，YOLO对于背景图像的误检率低于fast rcnn误检率的一半。 通用性强。...和其它算法对比 Table1给出了YOLO与其他物体检测方法，在检测速度和准确性方面的比较结果（使用VOC 2007数据集）。 ?
在预定的标准时间内累计待测输入信号的振荡次数，或在待测时间间隔内累计标准时基信号的个数，进行频率、周期和时间间隔的测量；基本电路由输入通道、时基产生与变换单元、主门、控制单元、计数及显示单元等组成。...接通电源后，按说明书操作，被检通用计数器自校及自诊断功能、各种测量功能等应正常。...被检通用计数器选择频率测量功能，闸门时间选取1 s 。...通用计数器的另一些应用包括计算机领域，在此领域中的数据通信、微处理器和显示器中都使用了高性能时钟。对性能要求不高的应用领域包括对机电产品进行测量。频率计数器的早期应用之一是作为信号发生器的一部分。...在信号发生器信号输出之前，先通过频率计数器部件测量该信号，测量到的结果被转换为模拟信号用于反馈控制信号发生器的频率，直到达到所需要的数值，从而能得到稳定的信号输出。
如（1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...（3）速度问题，虽很多人脸检测算法的速度已经很快，但在一个人脸分析（如人脸识别）系统中，人脸检测步骤的计算量往往超过50%。大部分检测算法采用窗口扫描的方式，窗口数目巨大，所以计算量居高不下。 ...（例如使用Haar+AdaBoost检测人脸前，先对图像做直方图均衡化再检测，效果会好很多。） 二、样本 很多论文中会洋洋洒洒地介绍算法的先进性，但很少有论文分析样本对结果的影响。...如果你从几千张风景图里抠图作为负样本进行训练，那么基本上会overfitting，即训练时误检率很低，但实际应用时误检率比较高。要准确刻画非人脸图像，负样本的规模一定要大，负样本的内容一定要多样化！...跟OpenCV中用GPU加速Haar+Adaboost的倍数一致，而没有达到期望的几十倍加速。 五、未来展望 到目前为止，Boosting方法在人脸检测中依然具有明显的速度优势。
通常，UseStaticFiles 在 之前 UseCors调用 。使用 JavaScript 跨站点检索静态文件的应用必须在 UseStaticFiles 之前调用 UseCors。...即“发送非简单跨域请求前的预检请求”，若该请求未正常返回，浏览器会阻止后续的请求发送。...如果预检请求被拒绝，应用将返回 200 OK 响应，但不会设置 CORS 头，浏览器后续也就不会尝试跨源请求。...但在某些情况下， 例如通过终结点路由使用 CORS，是不会自动响应的。...此方法的目的是在第一次预检请求成功后，将预检结果缓存一段时间，从而避免重复的预检请求，提升应用性能。
另外，它还支持 GPU 加速，相关操作可以使用 WebGL 运行 tracking.js : 一个独立的 JavaScript 库，主要实现了颜色和人（人脸、五官等）的跟踪检测。...Tracking.js 是使用 CPU 进行计算的，在图像的矩阵运算效率上，相对 GPU 要慢一些 通过 navigator.mediaDevices.getUserMedia API（基于 WebRTC...下面我详细讲下，如何使用 face-api.js 在实时视频流中进行人脸的检测 1、引入 face-api script 标签方式，获取 最新脚本 (https://github.com/justadudewhohacks...可用于后续自定义绘制人脸边界框，以及阈值的逻辑判断。...数字越小，检测时间越短，但相对准确度会差一些。
Jetson Nano 系列嵌入式 AI 计算平台，并利用 TensorRT 来优化模型，使其后续在嵌入式开发板上的运行具有更高的吞吐量和更低的延迟，同时避免了网络传输过程中可能存在的数据泄漏。...，但精度较低，存在对仔猪漏检和误检的情况。...表 2: YOLOv5s 模型在复杂环境下的测试情况 左二栏：母猪姿势的漏检率在复杂光照下最高 左三栏：母猪姿势的误检率在复杂光照下与夜间开启热灯的情况下较高 左四栏：仔猪误检数量在复杂光照下和夜间热灯开启的情况下较高...嵌入式开发板上的 GPU 利用率限制了该模型的实际应用能力。下图展示了模型在嵌入式开发板上检测图像和视频目标时的 GPU 利用率。...由于需要对视频流进行解码处理，因此在检测视频时的 GPU 利用率高于检测图像时的利用率，但这并不影响模型的性能。测试结果表明，研究中的模型可以应用于不同的生产场景。
预测时加载和保存模型 加载和保存一个通用的检查点(Checkpoint) 在同一个文件保存多个模型 采用另一个模型的参数来预热模型(Warmstaring Model) 不同设备下保存和加载模型 1....在GPU上保存模型，在 GPU 上加载模型 保存模型的示例代码： torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载模型的示例代码： device = torch.device...GPU 上训练和加载模型，调用 torch.load() 加载模型后，还需要采用 model.to(torch.device('cuda'))，将模型调用到 GPU 上，并且后续输入的张量都需要确保是在...GPU 上使用的，即也需要采用 my_tensor.to(device)。...GPU 上加载模型使用，那么就需要通过参数 map_location 指定设备。
可实时 跟PC或服务器不同，移动设备上的GPU可不一定有CPU强悍（多线程+neon/vfp），但在需要实时计算的场景（主要是相机预览和视频播放），往往都是基于OpenGL渲染环境的。...实时的情况下，深度学习框架的输入和输出都在GPU端，使用CPU进行计算往往需要拷贝图像出来，算好后再传到GPU端，因此基于GPU实现的深度学习的库能持平CPU版本的效率就有足够优势了。...使用GPU加速有如下一些方案： CUDA、OpenCL、OpenGL（ES）、RenderScript、Metal CUDA只适用到NVIDIA的GPU，Metal只适用于apple系列，这两个对...向量化运算 预测时，我们输入神经网络的数据可表示为 w∗h∗d的三维数据。...运行效率 Oppo R9 （MT6755， GPU: Mali-T860）上的测试结果： 连续运行十次，去除第一次的结果（移动设备上一般都是动态调频的，第一次跑的时候CPU/GPU的频率还没调起来，
名为“摄护腺特异抗原”（Prostate-Specific Antigen，PSA）的实况筛检法，其实“不是那么可靠，许多男士进行活体切片，没有什么好处，还会在过程中增加感染和出现其他副作用的风险。”...内部充满液体的细胞外囊泡负责在细胞间传递信息，研究人员使用 EV-FPS 法仔细检查囊泡，分析细胞外囊泡的生物标志资料，预测是否存在着癌细胞的精准程度高于 PAS 检测法。...此时正是 NVIDIA GPU 和深度学习工具派上用场的地方。 “这么多的资料，不可能靠肉眼去找出关键的癌症模式，这使得我们改用 GPU。”Lewis 说。...Lewis 的团队采用五重交叉验证法，将患者资料分成五组，每组进行一回合的训练，如此一来确保在进行评估的过程中，每名患者的资料都会在截留（hold-out）组里使用一次，以提高准确性。...Lewis 预见这项分析细胞外囊泡生物标志的全新检测法，可能会对筛检其它癌症或神经退行性疾病的方法，带来不同程度的影响性。 图片：阿尔伯塔大学摄护腺癌研究人员Dr.
同时在NVIDIA最新的支持Tensor core的GPU提供的float16加速运算支持下，float16模式的预测在不损失准确率的情况下，实现了很大的加速效果（跟float32比较）！ ?...跟float32模式的预测比较，在准确率一致的前提下，float16模式的预测在GPU上更快，更省电，更节省内存占用。...PaddlePaddle在支持float16加速运算(NVIDIA的Tensor Core技术) 的NVIDIA最新GPU(V100)上测试了Fluid float16 预测(inference)的效果...（2）float16inference的加速效果(跟float32模式下平均一个batch的预测时间做比较）：在Vgg16上随着batch size的不同有2~4倍的加速效果，在Resnet50上有1.15...这也就是说，今后再使用PaddlePaddle Fluid时，参数处理速度被大大提升，能够留出更多时间可以用于后续的模型搭建和训练环节，这就像高铁提速能够让大家更快到达目的地，此次改变能让开发者们快捷操作
按照传统人力检测方式，会有人眼疲劳、效率低、主观性大、误检、漏检率高等问题。 相比于人工检测，AOI机器视觉检测可靠性和效率都更高。...整个判片过程会消耗大量人力，给工厂运营带来巨大压力；同时人工判定缺陷类别效率低，异常无法及时反馈，可修复产品无法及时得到修复，从而导致良率损失及维修机台产能损失；并且人员间差异、状态、熟练程度不同，易造成误检和漏检...基于深度学习算法Mask-RCNN实现，采用softmax分类器，使用交叉熵损失函数，预测不良图像类别。 ③ 缺陷智能定位技术。基于面板不良图像的周期性特征，提出一种采用模板匹配的方法进行缺陷定位。...④ 实现GPU动态分配以及服务动态分布方法。 （3）应用创新： ① 本项目构建的基于深度学习的产品缺陷自动检测与分类系统，实现缺陷位置的自动定位及缺陷Code 的分类，实现缺陷问题的汇总分析。...在精密制造领域，每一个千分位的变化都是巨大的成本节约，也是非常重要的技术表现。同时切实为企业节约30%-80%质检人力，降低成本上百万，极大缩减检测时间，提升生产效率。
像可变形部件模型（DPM）这样的系统使用滑动窗口方法，其分类器在整个图像的均匀间隔的位置上运行[10]。...测试时我们在一张新图像上简单的运行我们的神经网络来预测检测。我们的基础网络以每秒45帧的速度运行，在Titan X GPU上没有批处理，快速版本运行速度超过150fps。...其次，YOLO在进行预测时，会对图像进行全局推理。与基于滑动窗口和区域提出的技术不同，YOLO在训练期间和测试时会看到整个图像，所以它隐式地编码了关于类的上下文信息以及它们的外观。...快速R-CNN是一种顶级的检测方法[14]，因为它看不到更大的上下文，所以在图像中会将背景块误检为目标。与快速R-CNN相比，YOLO的背景误检数量少了一半。 第三，YOLO学习目标的泛化表示。...为了在Pascal VOC上评估YOLO，我们使用S=7S=7，B=2B=2。Pascal VOC有20个标注类，所以C=20C=20。
这里我们就使用一下MTCNN算法模型，这里提一句：几年前的毕业项目中我就用到了该算法做一些实现。...同时，我们还需要安装tensorflow，命令如下： pip install tensorflow-gpu 【注意：如果你的电脑上没有GPU，那么就安装：pip install tensorflow】...【解决措施: 在 face_mtcnn.py 文件中加入如下代码片段: 】 ? 20. 根据MTCNN检测到的人脸信息，绘制人脸检测框。...接下来，我们运行程序，命令如下: python face_mtcnn.py ? 检测结果如下: 【虽然检测的人脸框更多了，不过，检测框不准确，还需要调参数。我们后续再改。】 ? 22....这主要与网络的模型有关，如果网络训练的好，模型检测性能更佳；否则，就像现在这样，不精准。
个人，共5822653张图片，使用lfw-align-128数据集作为测试数据。...python eval.py 预测 本项目已经不教提供了模预测，模型文件可以直接用于预测。...在执行预测之前，先要在face_db目录下存放人脸图片，每张图片只包含一个人脸，并以该人脸的名称命名，这建立一个人脸库。之后的识别都会跟这些图片对比，找出匹配成功的人脸。。...这里使用的人脸检测是MTCNN模型，这个模型具有速度快，模型小的特点，源码地址：PaddlePaddle-MTCNN 如果是通过图片路径预测的，请执行下面命令。...python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下： 人脸检测时间：45ms 人脸识别时间：6ms 人脸对比结果： [('杨幂', 0.61594474)
模型 这篇文章使用的模型如下图所示。...在使用网络预测时，禁掉这个参数，直接赋值为1. 词嵌入层 网络定义的第一层为词嵌入层，用来将词映射成低纬度的向量标示。 tf.device("/cpu:0") ：操作在CPU上。...一般情况下，tensorflow会尝试在GPU上执行计算，如果GPU有的话。但是目前词嵌入还没有GPU支持的版本，如果设定为GPU会报错。...Dropout层 Dropout层在一定的概率下随机的选择某些神经元“失活”，但是权重参数等保存。一般训练时设为0.5，预测时设为1....同时，我们可以使用softmax将原始结果进行归一化，但是这并不会改变最终的预测。 Loss and Accuracy 使用已经计算的score可以得到损失值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
