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      摘要: 這篇文章將會(huì)教你怎樣用機(jī)器學(xué)習(xí)來偽造假數(shù)據(jù),題材還是人臉,以下六張人臉里面,有兩張是假的,猜猜是哪兩張😎? 生成假人臉使用的網(wǎng)絡(luò)是對抗生成網(wǎng)絡(luò) (GAN - Generative adversarial network),這個(gè)網(wǎng)絡(luò)與之前介紹的比起來相當(dāng)特殊,雖然看起來不算復(fù)雜,但訓(xùn)練起來極其困難, 閱讀全文
      posted @ 2021-04-21 13:37 q303248153 閱讀(2982) 評(píng)論(4) 推薦(9)
      摘要: 操蛋的整改終于完了么,以后應(yīng)該能看到比較干凈的評(píng)論了吧🤒 這篇將會(huì)介紹人臉識(shí)別模型的實(shí)現(xiàn),以及如何結(jié)合前幾篇文章的模型來識(shí)別圖片上的人,最終效果如下: 實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的方法 你可能會(huì)想起第八篇文章介紹如何識(shí)別圖片上物體類型的 CNN 模型,那么人臉是否也能用同樣的方法識(shí)別呢?例如有 100 個(gè)人,把 閱讀全文
      posted @ 2021-03-30 13:36 q303248153 閱讀(2168) 評(píng)論(4) 推薦(4)
      摘要: 在前幾篇文章中我們看到了怎樣檢測圖片上的物體,例如人臉,那么把實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的時(shí)候是不是可以把圖片中的人臉截取出來再交給識(shí)別人臉的模型呢?下面的流程是可行的,但因?yàn)槿四樀姆秶粔驕?zhǔn)確,截取出來的人臉并不在圖片的正中心,對于識(shí)別人臉的模型來說,數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠好就會(huì)導(dǎo)致識(shí)別的效果打折。 這一篇文章會(huì)介紹如何 閱讀全文
      posted @ 2021-03-10 12:37 q303248153 閱讀(2794) 評(píng)論(2) 推薦(9)
      摘要: 這篇將會(huì)介紹目前最流行的對象識(shí)別模型 YOLO,YOLO 的特征是快,識(shí)別速度非常快🤗,然而精度相對 Faster-RCNN 只差一點(diǎn)點(diǎn) (YOLOv3 之后)。閱讀這篇需要先了解對象識(shí)別的原理,如果你沒看過這個(gè)系列的前幾篇文章 (介紹 RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN 的 閱讀全文
      posted @ 2021-02-15 15:55 q303248153 閱讀(4807) 評(píng)論(2) 推薦(12)
      摘要: 在前一篇文章中我介紹了如何使用 Faster-RCNN 模型實(shí)現(xiàn)識(shí)別人臉位置與是否戴口罩,這一篇我將介紹如何改進(jìn)模型的精度,并且介紹如何支持視頻識(shí)別。過去的文章我基本上都只介紹模型的實(shí)現(xiàn)原理與使用例子,沒有過度追求精確率,這是為了讓讀者拋開細(xì)節(jié)理解,但實(shí)際應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候我們還是需要對模型作出各種 閱讀全文
      posted @ 2021-01-05 13:40 q303248153 閱讀(1867) 評(píng)論(0) 推薦(5)
      摘要: 每次看到大數(shù)據(jù)人臉識(shí)別抓逃犯的新聞我都會(huì)感嘆技術(shù)發(fā)展的太快了,國家治安水平也越來越好了🤩。不過那種系統(tǒng)個(gè)人是沒辦法做出來的,今天我們只試著做個(gè)簡單的,怎么根據(jù)圖片把沒有戴口罩的家伙抓出來🤬。這篇會(huì)介紹實(shí)用性比較強(qiáng)的對象識(shí)別模型 Faster-RCNN,需要的基礎(chǔ)知識(shí)比較多,如果對機(jī)器學(xué)習(xí)和對象識(shí) 閱讀全文
      posted @ 2020-12-03 11:22 q303248153 閱讀(3670) 評(píng)論(4) 推薦(7)
      摘要: 因?yàn)檫@幾個(gè)月飯店生意恢復(fù),加上研究 Faster-RCNN 用掉了很多時(shí)間,就沒有更新博客了🐶。這篇開始會(huì)介紹對象識(shí)別的模型與實(shí)現(xiàn)方法,首先會(huì)介紹最簡單的 RCNN 與 Fast-RCNN 模型,下一篇會(huì)介紹 Faster-RCNN 模型,再下一篇會(huì)介紹 YOLO 模型。 圖片分類與對象識(shí)別 在前 閱讀全文
      posted @ 2020-11-27 16:25 q303248153 閱讀(11498) 評(píng)論(13) 推薦(37)
      摘要: 在之前的文章中我訓(xùn)練模型都是使用的 CPU,因?yàn)榧抑悬S臉婆不允許我浪費(fèi)錢買電腦😭。終于的,附近一個(gè)廢品回收站的朋友轉(zhuǎn)讓給我一臺(tái)破爛舊電腦,所以我現(xiàn)在可以體驗(yàn)使用 GPU 訓(xùn)練模型了🥳。 顯卡要求 pytorch, tensorflow 等主流的框架的 GPU 支持都基于 CUDA 框架,而目前提 閱讀全文
      posted @ 2020-08-12 15:12 q303248153 閱讀(5439) 評(píng)論(1) 推薦(1)
      摘要: 這一篇將會(huì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN),CNN 模型非常適合用來進(jìn)行圖片相關(guān)的學(xué)習(xí),例如圖片分類和驗(yàn)證碼識(shí)別,也可以配合其他模型實(shí)現(xiàn) OCR。 使用 Python 處理圖片 在具體介紹 CNN 之前,我們先來看看怎樣使用 Python 處理圖片。Python 處理圖片最主要使用的類庫是 Pillow 閱讀全文
      posted @ 2020-07-21 14:47 q303248153 閱讀(4767) 評(píng)論(14) 推薦(10)
      摘要: 效仿微軟和 nodejs 社區(qū): 博客園設(shè)置 - 頁首 HTML 代碼 添加以下內(nèi)容即可。 <div style="height: 24px; line-height: 24px; font-size: 18px; background: #ff0; color: #000; text-align: 閱讀全文
      posted @ 2020-07-10 13:36 q303248153 閱讀(548) 評(píng)論(0) 推薦(1)
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