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是时候让AI辅助你追剧了,以《猎场》为例

前言经过漫长的单休之后,本周终于可以双休了 :)本来打算趁双休没事干,把最近我胡热播的电视剧《猎场》给过了,看到十多集的时候,越发看不下去了,额,怎么说呢,猎头相关的不专业,更像是《情场》,可是下载了这么多视频全集,rm 掉有点可惜,正好最近对视频分析这块比较感兴趣,因此想试试手,此外,自己一直依赖都是做人脸相关的研究应用,就先从人脸开始。:)以上都是废话 :)主要技术和步骤视频抽帧直接用cv2就可

2017-12-18 00:01:56

caffe2 mdl文件转init_net.pb, predict_net.pb

前言caffe2中,完整的训练例子就train_resnet50.py, 其模型和snapshot都保持在同一个文件中,不像caffe 一样有.caffemodel 和 .snapshot 文件(其实是冗余的)。训练完之后发现*.mdl文件不能直接使用,需要转化为两个pb文件,然而没有说怎么转换,也有很多人在问这个issue,然而并没有人说出正确的方法。解决方法通过看代码(好像也没有别的方法了),发

2017-07-27 22:28:27

caffe2实现多任务学习

caffe2实现多任务

2017-07-27 01:24:49

【Python可视化】Matplotlib显示中文

导言Matplotlib是一款强大的可视化工具,然而,其默认不支持中文的显示,其实,只要在显示的时候,指定好特定的中文字体,即可正常显示中文。在下面的文件中,show_available_font 函数打印出可用的字体,然后根据返回的结果,在/usr/share/fonts 路径下进行搜索对应的库文件。其次,myfont = matplotlib.font_manager.FontPropertie

2016-03-16 17:01:12

【机器学习】Tensorflow学习笔记

构建网络模型基本的MLP网络结构基本的感知机模型,没有加入b 模型: Y=W∗(W∗X)Y = W*(W*X)import tensorflow as tfimport numpy as npimport input_data# 初始化权重 wdef init_weights(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape, std

2016-02-14 00:06:56

【Linux相关】linux大文件分割与合并

前言近日由于网上下载了很多图片,然后花了很长一段时间进行压缩,压缩完成后一看,128G多,由于机器在远程,本来想通过百度网盘进行备份,后来提示最大单个文件只能4G大小,无奈只能手动切割大文件。查了相关命令,发现可以通过组合split命令和cat命令来实现:split 命令  功能说明:切割文件。  语  法:split [–help][–version][-<行数>][-b <字节>][-C <字节

2016-02-09 12:13:23

【数据库】FaceDataset常用的人脸数据库

本页面收集到目前为止可以下载到的人脸数据库,可用于训练人脸深度学习模型。

2016-02-03 21:10:12

【机器学习】AlexNet 的tensorflow 实现

AlexNet 的tensorflow 实现# 输入数据import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)import tensorflow as tf# 定义网络超参数learning_rate = 0.001training_iters = 200000batch_size = 6

2016-01-31 20:02:39

【机器学习】Tensorflow基本使用

TensorflowTensorFlow 是谷歌开源的机器学习框架,相对于其它现有框架来说,其具有比较好的扩展性,但是也牺牲了它的速度。下面介绍Tensorflow 的基本使用:1, tensorflow 基本操作:import tensorflow as tfimport numpy as np乘法:a = tf.placeholder("float") # 创建符号变量b = tf.plac

2016-01-31 20:00:53

【Caffe实践】基于Caffe的人脸检测实现

深度学习可以说是在人脸分析相关领域遍地开花,近年来在人脸识别,深度学习在人脸检测,人脸关键点检测中有很广泛的应用,这篇文章中,初步实现了基于深度学习CNN的人脸检测。

2016-01-12 22:39:21

【机器学习实践】Kaggle 之 Face Verification Challenge练手

导言这个一个Inclass 的比赛,主要任务就是给定1000多张图片所组成的901153对所有的组合图像,要求进行判断是否是同一个人。作为第一次做Kaggle的比赛,来练练手还是不错的。由于在这所有的二元组中,数据是极其步平衡的,所以会导致即使我们把这些所有的组合都判断为1(不同的人),它的精度也会达到99%以上,所以在这里单单评测识别率是没有意义的。官方这边给出的评价方法是AUC,也就是说在ROC

2015-12-15 22:31:05

【云计算虚拟化】基于docker的caffe环境搭建

引言为什么要用docker, 熟悉docker 其实已经很久了,自从实习的时候觉得它是一个利器以来一直没有机会使用它,这几天在折腾caffe环境中,觉得是时候用上Docker了。需求:构建一个独立的容器,里面安装了caffe 的所有依赖,在需要跑代码的时候,直接运行它。优点:可以解决各种依赖问题,比如这个软件需要安装gcc 4.7 ,而另外一个需要安装gcc 4.8 等等互斥的环境需求。Docker

2015-12-10 17:17:16

【云计算虚拟化】Docker的基本命令使用

一、系统相关命令:1.1 查看docker 的版本信息:docker version 1.2 查看docker 系统信息:docker info二、镜像相关的命令:2.1 搜索镜像:docker search image_name2.2 下载镜像:docker pull image_name2.3 查看本地所有的镜像:docker images其中,可以用到的参数有:-a --a 用来指

2015-12-10 16:04:42

【机器学习实践】人脸识别模型结果对比

最近做人脸识别,show 一下实验结果。识别率结果:在LFW上97.3%左右(单个model,非ensemble)随便找一个数据库,特征可视化一下:哪个模型好,一目了然。

2015-11-27 19:54:55

【云计算虚拟化】docker在ubuntu14.04下的安装

关于Docker:网上的介绍太多了,就不再赘述,总之就是很好用。运行之前确保有管理员权限。1,安装wget:确保有wget 如果没有:sudo apt-get install wget2,安装docker:获取最新的Docker包:wget -qO- https://get.docker.com/ | sh3,验证docker验证Docker是否安装成功。 docker run hello-wor

2015-11-23 15:51:58

【Caffe实践】基于Caffe的人脸关键点检测实现

引言如果关注Kaggle 机器学习项目的同学,一定很熟悉人脸关键点检测这个任务,在2013 年的时候,ICML举办一个的challgene,现在放在kaggle 上作为 一种最常规kaggle入门任务而存在。本文的主要目的在于验证深度学习模型在人脸点检测效果,踩踩里面的坑。任务介绍人脸关键点检测,也称之为人脸点检测,是在一张已经被人脸检测器检测到的人脸图像中,再进一步检测出五官等关键点的二维坐标信息

2015-11-09 09:32:05

【Caffe实践】基于Caffe的人脸识别实现

导言深度学习深似海、尤其是在图像人脸识别领域,最近几年的顶会和顶刊常常会出现没有太多的理论创新的文章,但是效果摆在那边。DeepID是深度学习方法进行人脸识别中的一个简单,却高效的一个网络模型,其结构的特点可以概括为两句话:1、训练一个多个人脸的分类器,当训练好之后,就可以把待测试图像放入网络中进行提取特征,2对于提取到的特征,然后就是利用其它的比较方法进行度量。具体的论文可以参照我的一篇论文笔记:

2015-11-01 17:02:06

【图像处理】人脸预处理工具FaceTools

前言:在做人脸分析的时候,常常要求人脸数据已经经过检测、归一化、对齐等操作,然而我们网上下载的数据库,大部分是没有经过这一些处理的,所以也经常需要我们自己写程序来完成这些数据预处理。虽然网上都有现成的一些人脸检测和关键点检测的可执行文件提供,但是,使用起来都不大方便。在这里我提供了一个简单的工具:用于处理简单的人脸检测、关键点检测、基于关键点检测的人脸对齐这三个功能。最大的优点就是你只需要提供相应的

2015-10-27 12:16:15

【开发工具】linux 下NFS服务安装

NFS 安装使用

2015-10-23 11:25:47

【开发工具】Git 以及GitHub环境配置

环境安装: sudo apt-get install git环境配置:git config –global user.name “YOUR NAME”git config –global user.email “YOUR EMAIL ADDRESS”SSH KEY制作: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C “your_email@example.com” 会要求输入

2015-10-22 19:44:27

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