吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记(十二)之人脸识别

第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 一、什么是人脸识别? 首先,让我们了解一下人脸识别的一些术语。 主要是人脸验证(face verification)和人脸识别(face recognition)。 人脸验证问题: 如果你有一张输入图片,以及某人的ID或者是名字,这个系统要做的是,验证输入图片是否是这个人。有时候也被称作1对1问题。 人脸识别问题: 而人脸识别问题比人脸验证问题难很多。验证...

快速人脸验证--MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-time Face Verification on Mobile Devices

Verification 张三,系统判断一下是不是张三 Face Identification 什么都没说,系统一下谁? 在手机等移动设备上如何进行人脸验证了?本文提出了个快速准确网络 MobileFaceNets 本文首先分析了一下以前快速网络什么在做Face Verification 性能很低下 MobileNetV1 、 ShuffleNet 、 and

人脸识别数据库

数据集包含超过13,000人脸图像,均采集于Internet。 每个人脸均被标准了一个人名。其中,大约1680个人包含两个以上的人脸这个集合被广泛应用于评价Face Verification算法... FaceScrub 530人,约100k图片 非限制场景 链接 YouTube Face 1,595个人 3,425段视频 非限制场景、视频 链接 LFW 5k+人脸,超过10K图片 标准的人脸识别

人脸识别常用数据集大全

have two or more distinct photos in the data set. LFW数据集是为了研究非限制环境的人脸识别问题建立这个数据集包含超过13,000人脸图像,均采集于Internet。 每个人脸均被标准了一个人名。其中,大约1680个人包含两个以上的人脸这个集合被广泛应用于评价Face Verification算法性能。 7.Person

一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

)”检测出图像中人脸所在位置项技术。 人脸检测算法输入一张图片,输出人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。般情况,输出的人脸坐标框为个正朝上正方形,但也...、姿态估计、表情识别都是相互独立算法。但最新一些基于深度学习的人脸属性识别个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值能力。 图3、人脸属性识别过程(最右侧文字为属性识别结果) 4. 人脸提特征


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吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(5)-- 深层神经网络

本笔记主要参考了红色石头的笔记,在此表示感谢。 本课程对应的作业,本人已翻译,放在github上,地址如下: https://github.com/fuhuaxu/deeplearning-ai-assignment/tree/master/lesson1   上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构,包括输入层,隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例,...

人脸识别 (吴恩达老师深度学习课程笔记)

目录 前言 一次学习 (one-shot learning) Siamese网络(孪生神经网络) Triplet损失(三元组损失) 人脸验证与二分类 前言 人脸识别应用是目前应用最广的一个深度学习的落地项目,如下图所示,只有真正的人脸才可以成功识别。   人脸验证(face verification):判断输入图片和名字是否相符,是一个1:1的问题。 人脸识别(face recognit...

深度学习(coursera吴恩达深度学习课程笔记——神经网络与深度学习)

    断断续续学了大概一学期,对于机器学习依然似懂非懂,最近在看吴恩达的深度学习,想着以写博客的方式来总结回顾一下,也便于自己之后复习,如果一些自己的理解有误的也希望有人能指出纠正,如果能得到网上大家的帮助或者鼓励当然就是最好了!     1,什么是神经网络       &nb...

吴恩达深度学习笔记五:卷积神经网络 人脸识别和风格迁移部分

1、人脸识别 人脸验证(Face Verification):输入图片和模板图片是否为同一人,一对一问题。 人脸识别(Face Recognition):输入图片,检测是否为多个模板图片中的一个,一对多问题。 一般来说,人脸验证由于范围较小难度较小,而人脸识别需要进行一对多的比对难度较大准确率也较低。 One-Shot Learning: 由于人脸数据库的容量 K 并不固定,如果使用以前的分类方法...

吴恩达Coursera深度学习课程笔记(1-1)神经网络和深度学习-深度学习概论

      这系列文章是我在学习吴恩达教授深度学习课程时为了加深自己理解,同时方便后来对内容进行回顾而做的笔记,其中难免有错误的理解和不太好的表述方式,欢迎各位大佬指正并提供建议。 1、什么是神经网络                 在简单的从房屋面积预测价格时,神经网...

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超参数调试 1.尝试不同的参数值而不要用坐标方格 有3个参数就为立方体,更多参数更多维,道理都是一样的。 下一步: 假设蓝色小区域的效果比较好,则放大该区域,在其中更密集的选择点,重复此步骤,直至找到最优。 2.为超参数选择合适的范围 (1)对于 n^[l] 和 L 在范围内随机取值。 (2)对于α: (3)对于β: 3.组织超参数学习过程 分为两种方式: (1)只照看一个模...

吴恩达深度学习课程——卷积神经网络

三、目标检测 3. bounding box预测 YOLO算法(you only look once) 取对象的中点,将对象分配给包含对象中点的grid cell 划分得越细,对象分配到同一个格子的概率就小得多 好处:卷积实现,有很多共享计算步骤。运行速度快,可达到实时。 注意:宽高比可大于1 4. 交并比(intersection over union) threshold人为设定,如果想更严格...

《吴恩达深度学习工程师系列课程之——神经网络和深度学习》学习笔记

吴恩达先生的机器学习工程师系列课程共分为五个自课程,包括: 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 结构化机器学习项目 卷积神经网络 序列模型 如今,我刚学完第一个课程,神经网络这一部分,由于我数学功底较好,大一大二期间学过概率论与数理统计、线性代数、高等数学、复变函数与积分变换这些课程,入门还是比较容易。因为神经网络的基础就是矩阵计算以及相关函数。此外,我的MATLAB...

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(1)-- 深度学习概述

我总结一下哈: 1.什么是神经网络,房价形成的relu曲线就是一个神经,影响房价的多个因素组合起来,就形成了神经网络。(family_size, walkly, schoolly隐含层赋予的含义);然后拿一堆数据进行训练,就完成了。 2.监督学习;目前常见的都是监督学习,与非监督学习,此类学习含有标签信息;(房屋预测、广告推荐、图像、语音、翻译、无人驾驶) 目前常用 的结构标准NN,CNN, RN...

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环境:Python 3.7.0b3  平台:Windows 编译工具:PyCharm 所需模块Module:itchat、 requests(pip install) 准备:获取图灵机器人的api key(先在http://www.tuling123.com/openapi/api注册,然后创建机器人) 发送post请求:将一json串传给requests.post()的json参数 (...

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