作者:给我丶鼓励


Pytorch迁移学习

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Pytorch 迁移学习。在实践中,很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化),因为拥有足够大小的数据集相对很少。取而代之的是,通常在非常大的数据集上对 ConvNet 进行预训练(例如 ImageNet,其中包含 120 万个图像,具有 1000 个类别),然后将 ConvNet 用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。

使用tensorflow.js在浏览器中实现人脸识别

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如果您是那种希望尽快入门的男孩(或女孩),则可以跳过本节,直接进入代码。但是为了更好地了解 face-api.js 中用于实现人脸识别的方法,我强烈建议您继续学习,因为我经常被问到这一点。
为简单起见,我们实际上要实现的目标是,识别出具有其面部图像的人,例如 输入图像。我们这样做的方法是为我们要识别的每个人提供一张(或多张)图像,并标上人名,例如参考数据。现在我们将输入图像与参考数据进行比较,找到最相似参考图片。如果两个图像足够相似,我们将输出人名,否则我们输出 '未知'。
听起来像是个计划!但是,仍然存在两个问题。首先,如果我们有一个显示多个人的图像并且我们想要识别所有这些人怎么办?其次,我们需要能够为两个面部图像获得这种相似性度量,以便对其进行比较...