机器学习作为一个领域,正以惊人的速度发展。Github 是全世界开发者都在关注的网站,最高质量的代码被定期发布在这里。
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验(我们尚未开放源代码)。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外,您还可以使用语音命令进行交互。简而言之,借助 Tensorflow Lite 框架,我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
本文为大家介绍了如何使用Opencv,Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型,以及如何将该模型应用到图片和视频中。
有个粉丝前几天问我:本人小白一枚,看了很多深度学习,机器学习以及图像处理等视频和书之后,理论有一些长进,但是实际运用能力不足,从反面也是由于理论认识不足所致,所以想问问有没有好的项目,提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的,通俗易懂,老少皆宜,适合在校大学生、科研人员,在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分: 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目,一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测,例如
本文介绍了TensorFlow的发展历史、生态系统、基本概念、原理、实战案例、性能测试、与其他框架的对比以及未来的发展方向。作者希望通过对TensorFlow的深入剖析,使读者能够快速掌握TensorFlow的核心思想和功能。
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
以上就是完成人脸识别所需的步骤,如果你想在这个基础上,做人脸比对或者身份证校验等拓展功能,可以借助用户的身份证、姓名等信息,再结合第三方的AI服务,比如腾讯云的人脸核身来完成,本质上底层数据支持来自公安的实名认证接口
随着深度学习技术的飞速发展,各种基于深度学习的人工智能应用层出不穷。在这些应用中,人脸识别是一个非常典型且广泛应用的场景。本文将分享基于GPU进行人脸识别模型训练的实践经验。
FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型,它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出,而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征,这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法,FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
近年来,计算机视觉一直都是热门话题,造就了无数好的应用程序。得益于专门开发人员的努力,利用计算机视觉创建应用程序不再是难事。事实上,你可以用几行 JavaScript 代码构建很多应用程序。本文介绍了其中的一些。 1. TensorFlow.js 作为最大的机器学习框架之一,TensorFlow 允许使用 TensorFlow.js 创建 Node.js 和前端 JavaScript 应用程序。下面的demo 使用一系列图像来匹配人物姿势。TensorFlow 还拥有一个 playground,用户可以借此得到更好的神经网络可视化,很适合教育目的。
【导读】作者整理了近期最新发布及更新的 12 个非常有学习和收藏意义的开源项目。这些项目中包括基于 TensorFlow 的强化学习框架;可以对数据进行结构化处理的 AutoML 库;支持 TensorFlow,PyTorch,MXNet,CNTK 和 Caffe2 等多种深度学习框架的模型部署框架;可以帮助用户分析训练模型的工具;强大的人脸标记开源项目等等,可以说每一个项目都值得我们了解一下!接下来,我们就一起找到你喜欢的那一个,码起来!
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一,通过TensorFlow和Keras等深度学习工具,我们可以构建一个简单而强大的人脸识别系统。在这篇博客中,我们将详细介绍如何使用TensorFlow和Keras构建一个人脸识别系统,包括数据准备、模型构建、训练和测试。
FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平。 FaceRank 基于 Tens
当网络的构造设计完成之后,深度神经的网络能够自发去分类、提取需要使用的特征,这就大大节省了人工获取特点以及设计分类装置的不必要程序。深度神经网络的学习方式使得识别器不会进入到常见的多层次网络,避免局部选择。并且深度神经网络在训练时不需要监督,同时也不需要标签,节省了标本取样的时间。在表达复杂函数时,深度神经网络由于不需要过多的神经元,因此,识别效率得到了极大提升。
提供手机端页面(face_login_app)和网页端页面(vue_element-admin)。
Git项目源码:https://github.com/DaMaiGit/artifact
在硬件设计领域,模块化设计是通用的设计准则,特别是大规模集成电路出现之后,硬件工程师并不需要从头设计,而是寻找合适的模块,将它们组合起来,完成所需的功能。软件设计领域也同样如此,比如Windows时代的COM组件、中间件,等等。当然,由于软件的灵活性和复杂性,无法做到像硬件领域集成度那么高,但这种思想始终会影响到软件设计方式。比如今天,做前端的软件设计人员,可能会在代码中用到JQuery、Bootstrap等框架。Android开发人员可能会使用Taurus、ActionBarSherlock、Android-Universal-Image-Loader之类的UI组件。
本篇内容介绍如何使用opencv,scipy,tensorflow来实现计算机人脸检测。(用一点也是用 =.=) 先声明一下,本篇内容是在图片中的人脸检测, 调动计算机摄像头的人脸识别链接: 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
该项目构建了世界上最简单的人脸识别工具,我们可以直接通过 Pyhon API 或者命令行来调用人脸识别程序。该工具使用了dlib 最先进的人脸识别算法,该算法在 Wild 人脸数据集上取得了 99.38% 的准确率。
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【RNN训练技巧】《Tips for Training Recurrent Neural Networks》by Danijar Hafner 链接:http://danijar.com/tips-for-training-recurrent-neural-networks/ 【面向视觉识别的CNN报告集锦(2017)(斯坦福大学)】《Stanford University CS231n: Course Projects Spring 2017》 链接:http://cs231n.stanford.edu/
如今,它终于有了自己的名字,叫StyleGAN。顾名思义,GAN的生成器,是借用风格迁移的思路重新发明的。
机器学习领域正在飞速发展。GitHub 是一张举世瞩目的白板,高质量的代码通常被发布在这张充满智慧的无限大白板上。
对 keras : tensorflow https://github.com/zdx3578/DeepLearningImplementations/tree/master/WassersteinGAN 代码进行了运行测试,及环境配置等
如今,诸如计算机视觉、智能语音交互等基于深度学习的AI技术,在满足日常应用层面上已经非常成熟。比如,人脸识别闸机在机场、地铁、办公楼、学校等地方随处可见。什么都不用带,只要刷个脸就行,方便快捷又省事!
https://github.com/ageitgey/face_recognition
自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后,OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测,OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的,Caffe版本的模型是半精度16位的,tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库,对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取,最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型,另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件,然后速度感人,觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具,可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测,但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现,取35个人脸各部位关键点。
本文介绍了谷歌相册的人脸识别功能,可自动识别和分类宠物照片。通过使用 TensorFlow 技术,Google Photos 可以自动识别和分类宠物照片,从而方便用户更快捷地管理相册。Google Photos 还提供了智能搜索功能,可以基于时间、地点、场景等关键词进行搜索。
叮叮当,叮叮当,吊儿个郎当,一年一度的圣诞节到咯,我不由的回想起了前两年票圈被圣诞帽支配的恐惧。打开票圈全是各种@官方求帽子的:
之前发过一篇关于对图片上人脸检测的博客。 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88702254
众所周知,训练GAN非常困难. In order to train at 256 x 256 we utilize:
机器学习作为一个领域,正以惊人的速度发展。Github是全世界都在关注的白板。高质量的代码被定期张贴在那无限的智慧板上。
对于程序员而言,Github无疑是一个巨大的宝库,其全球注册用户超过3100万,仓库数量突破一个亿。(2018年年底统计数据)
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
随着深度学习带来 AI 的第三次浪潮,对 AI 的相关讨论层出不穷,算法是大家关注的重点。
号外!号外!现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了!本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
据说,当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候,你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩,TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像,只需要浏览器和摄像头,你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了!
OpenVINO提供了大量的预训练模型,对车牌、车辆检测SSD模型,车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型,都提供模型重新训练与部署的扩展通道,通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成, 支持如下的模型重新训练,
导读:用深度学习来评判颜值,已开源。好友 @小灰灰 大大的「颜值评分 FaceRank」,这是基于 TensorFlow 的 CNN 模型,美不美机器说了算。 我们常看到用机器学习识别字体,自动驾驶等
机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平。 FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练
机器之心报道 编辑:陈萍 高效且友好的 TensorFlow GNN 库。 今天,TensorFlow 官方博客发布了 TensorFlow Graph Neural Networks(TensorFlow GNN)库 ,这个库使得用户在使用 TensorFlow 时能够轻松处理图结构数据。 此前,TensorFlow GNN 的早期版本已经在谷歌的各种应用中使用,包括垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记等。特别是,考虑到谷歌数据种类繁多,该库在设计时就考虑到了异构图。 项目地址:ht
AI 科技评论按:本文作者灰灰,本文原载于作者的知乎专栏。授权转载。 机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平。 FaceRank 基于 Tenso
是不是足够可以以假乱真了!这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是,这个逼真的效果看起来毫无违和感。
【新智元导读】 用深度学习来评判颜值,已开源。好友 @小灰灰 大大的「颜值评分 FaceRank」,这是基于 TensorFlow 的 CNN 模型,美不美机器说了算。 我们常看到用机器学习识别字体,自动驾驶等项目,今天给大家推荐一个有趣的项目 FaceRank,这是个开源项目,它基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型。 从此以后,让它来帮你寻找高颜值的小电影,帮你筛选附近高颜值的妹子(汉子),让它帮你给学校或者公司帅哥美女做个排行榜,让它给明星打分并
虽然这里说的都是图像,但其实视频也属于计算机视觉的研究对象,所以还有视频分类、检测、生成,以及追踪,但篇幅的关系,以及目前研究工作方向也集中于图像,暂时就不介绍视频方面应用的内容。
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