夜雨飘零

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基于Paddle Lite在Android手机上实现图像分类

Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎,在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备,为包括手机在内的端侧场景...

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Android图像识别AI 人工智能深度学习
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基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。

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语音识别AI 人工智能卷积神经网络
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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...

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TensorFlow图像识别Android
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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Mobi...

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TensorFlow人脸识别深度学习AI 人工智能
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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...

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基于Pyramidbox实现的大规模人脸检测

今天来水一片文章,基于开源的Pyramidbox大规模人脸检测编写的PaddlePaddle教程,为了方便训练预测,本教程做了一定的修改。这个模型虽然大,但是符...

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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Media...

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机器学习的7个步骤

机器学习是当前比较热门的领域,作为人工智能(AI)的一个分支,它基本上是一种算法或模型,可以通过“学习”来改善自身,因此变得越来越精通执行其任务。机器学习的应用...

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基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet

CrowdNet模型是2016年提出的人流密度估计模型,论文为《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense...

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CentOS搭建云服务平台

最近在学习在centOS上搭建一个云服务平台,所以写下该文章当做笔者的学习笔记,提供给大家一起学习。虽然我们没有办法实现像百度云、腾讯云、阿里云那么强大的云服务...

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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...

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使用PaddlePaddle实现声纹识别

本章介绍如何使用PaddlePaddle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PaddlePaddle实现声音分类》

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双目摄像头测量距离

在计算机视觉中,可以通过双目摄像头实现,常用的有BM 算法和SGBM 算法等,双目测距跟激光不同,双目测距不需要激光光源,是人眼安全的,只需要摄像头,成本非常底...

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在Android实现双目测距

在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》,在这个基础上,我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程,你不仅掌握如何在Android中使用SBM...

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Python实现常见的排序算法

本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。

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基于PaddlePaddle实现的目标检测模型SSD

SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,截至目前是主要的检测框架之...

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百度机器学习训练营笔记——问题回答

问题:计算每层网络结构和输入输出尺寸和参数个数。不加BN?更深?每层的尺寸变化?更多结构?

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百度机器学习训练营笔记——数学基础

μ=1N∑i=1Nxi(x:x1,x2,...,xN)\mu=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nx_i\left(x:x_1,x_2,...,x_N...

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《PaddlePaddle从入门到炼丹》十五——把预测模型部署到Android手机上

现在越来越多的手机要使用到深度学习了,比如一些图像分类,目标检测,风格迁移等等,之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好,首先是速度问题,图...

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深度学习
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《PaddlePaddle从入门到炼丹》六——生成对抗网络

我们上一章使用MNIST数据集进行训练,获得一个可以分类手写字体的模型。如果我们数据集的数量不够,不足于让模型收敛,最直接的是增加数据集。但是我们收集数据并进行...

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