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90后深度学习,计算机视觉学习者

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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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人脸识别是一个多分类问题,最后一层可用softmax回归,当然也可以提取前一层或者其他层的特征向量交给贝叶斯分类器进行分类; 性别一般就是二分类问题,可用sigmoid回归; 表情识别很多关于检测人脸的landmark点,根据这些点的分布来判断表情(ps:我没...

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王斌_ICT 星空下的巫师 caffe

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corecible 帆帆帆仔

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