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90后深度学习,计算机视觉学习者

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VGG模型作微调我也做过,收敛速度比较慢。你的1000是1000个人还是1000张图像?收敛这么快到1, 而且测试准确率那么低肯定过拟合啦。 这一块我建议仍然采用方案1,而且你可以不用finetunning,直接用vgg的caffe模型;不用最后的回归,直接提...

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1. 首先VGG官网有公开的VGG模型和网络配置模型,你可以直接拿他的模型,提取特征,比如fc7层,fc8层特征;最后做比对就行; 2.如果你需要在自己数据集上训练,两种策略可供选择。其一直接定义网络模型或者参照别人的网络模型从0训练,第二应用别人的caffe...

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人脸识别仍然存在众多问题,传统的有性别、年龄、光照、表情、姿态等问题。单纯从比较人脸识别的准确率来看基本没有前途了。只能针对实际存在的问题攻克一两个难点了!比如采用深度学习方法计算代价太高、在嵌入式产品上不好用、年龄差距过大对比度下降等问题进行探索吧。

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我也想知道怎么去做,我的想法是输入多个特征,比如人的眼睛、鼻子、额头的图像,然后经过几个并行的网络提取特征,到最后全连接层连接一起进行训练。这个思想Alex 2012就已经提出来了,可是在caffe中如何定义网络去训练是个问题。

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换显卡你需要考虑显存需要多大,主板型号能支持不?此外主机电源功率是否够用?! 实验室的话我们买了Titan x,12GB的显存,价格在八九千,功率大约是四五百瓦。

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2017-08-10 19:14
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王斌_ICT 星空下的巫师 caffe

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