在Android实现双目测距

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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 等双目测距算法,顺便也了解到如何在 Android Studio 配置 OpenCV,通过使用 OpenCV 可以在 Android 中实现很多图像处理的功能。

双目摄像头测量距离

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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,也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和 SGBM 算法实现距离测量。

使用PaddlePaddle实现声纹识别

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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》
。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。

使用Tensorflow实现声纹识别

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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》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。

良好的编程习惯-从单元测试开始

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单元测试的意义

  • 它可以保证你写的代码是你想要的结果。这个点很重要,因为在编程中,经常会敲错代码导致结果并不是自己脑子里想的。如果不经过单元测试测试下运行结果,那么代码质量是肯定保证不了的。
  • 单元测试是最少单位,一个高可用的系统需要靠一个一个最小的稳定的单位组成。所以保证一个最小单位的准确率是必须的。
  • 单元测试应该是快速的,因此它不应该使用任何 Web 服务器。
  • 每个单元测试应该独立于其他测试。
  • 当出现问题的时候,单元测试可以很快帮助你排查问题。因为单元测试保证你写的代码是你想要的结果,当出现异常效果,只需要从对应的单元测试是排查,就可以很快定位问题。

Android使用webrtc实现检测用户是否在说话

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我们在 Android 应用做语音识别的时候,一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话,就停止录音,并把录音发送到语音识别服务器,获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话,我们使用的是 WebRTC 架构的源代码中的 vad 代码实现的。

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

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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,图片上传到服务器需要时间,客户端接收结果也需要时间,这一来回就占用了一大半的时间,会使得整体的预测

《PaddlePaddle从入门到炼丹》十四——把预测模型部署在服务器

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如果读者使用过百度等的一些图像识别的接口,比如百度的细粒度图像识别接口,应该了解这个过程,省略其他的安全方面的考虑。这个接口大体的流程是,我们把图像上传到百度的网站上,然后服务器把这些图像转换成功矢量数据,最后就是拿这些数据传给深度学习的预测接口,比如是

《PaddlePaddle从入门到炼丹》十三——自定义图像数生成

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我们在第六章介绍了生成对抗网络,并使用生成对抗网络训练 mnist 数据集,生成手写数字图片。那么本章我们将使用对抗生成网络训练我们自己的图片数据集,并生成图片。在第六章中我们使用的黑白的单通道图片,在这一章中,我们使用的是 3 通道的彩色图。

《PaddlePaddle从入门到炼丹》十二——自定义文本数据集分类

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我们在第五章学习了循环神经网络,在第五章中我们使用循环神经网络实现了一个文本分类的模型,不过使用的数据集是 PaddlePaddle 自带的一个数据集,我们并没有了解到 PaddlePaddle 是如何使用读取文本数据集的,那么本章我们就来学习一下如何使用 PaddlePaddle 训练自己的文本数据集。我

《PaddlePaddle从入门到炼丹》十——VisualDL 训练可视化

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VisualDL 是一个面向深度学习任务设计的可视化工具,包含了 scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说:“所见即所得”。我们可以借助 VisualDL 来观察我们训练的情况,方便我们对训练的模型进行分析,改善模型的收敛情况。