欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/11001669.html 基于卷积神经网络的人脸识别项目_使用Tensorflow-gpu+dilib+sklearn 概述 学期末了啊,,,最后这个人脸识别的项目弄完了,,有很多的不足,,很多东西都是只知道怎么用,但是不知道其背后的逻辑,,感觉自己学习东西对于那些潜意识优先级不高的就放弃了,,,emmm 这篇文章主要是大致介绍一下我们最后弄出来的人脸识别项目的成果吧,,整个项目放到了我的github,,可以直接下载

文章目录 一.项目背景 二.数据处理 1.标签与特征分离 2.数据可视化 3.训练集和测试集 三.模型搭建 四.模型训练 五.完整代码 一.项目背景数据集cnn_train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature.在这里,面部表情识别相当于一个分类问题,共有7个类别.其中label包括7种类型表情: 一共有28709个label,说明包含了28709张表情包嘿嘿.每一行就是一张表情包48*48=2304个像素,相当于4848个灰度值(intensity)(0为黑, 255为白)

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

论文标题:基于 3D 卷积神经网络的行为识别算法研究 来源/作者机构情况: 中  国  地  质  大  学(北京),计算机学院,图像处理方向 解决问题/主要思想贡献: 1. 使用张量CP分解的原理,把3D的filter变成了三个方向的1D卷积核 2.提出了三种方式的卷积 成果/优点: 运行速度大大提升 缺点: 反思改进/灵感: ############################################################# 论文主要内容与关键点: 1. 2. 3. 4

[论文标题]Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network (2016 ISET) [论文作者]Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang,Jiangbo Shu, and Hai Liu [论文链接]Paper(5-pages // Double column) <札记非FY> [摘要] 自动学习资源推荐已经成为一个越来

本文参考文献: Gehring J, Auli M, Grangier D, et al. Convolutional Sequence to Sequence Learning[J]. arXiv preprint arXiv:1705.03122, 2017. 被引次数:13   Dauphin Y N, Fan A, Auli M, et al. Language modeling with gated convolutional networks[J]. arXiv preprint a

目录 1 彩色图像着色 1.1 定义着色问题 1.2 CNN彩色化结构 1.3 从 中恢复彩色图像 1.4 具有颜色再平衡的多项式损失函数 1.5 着色结果 2 OpenCV中实现着色 2.1 模型下载 2.2 加载量化信息 2.3 将图像转换为CIE Lab颜色空间 3 代码 3.1 图像着色代码 3.2 视频着色代码 4 参考 技术有时会提高艺术,但有时也会破坏艺术.着色黑白电影是一个可以追溯到1902年的古老想法.几十年来,许多电影创作者反对将黑白电影着色的想法,并将其视为对艺术的破坏.但

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就

算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络.网络结构比较简单. 输入为单通道的mnist数据集.它是一张28*28,包含784个特征值的图片 我们第一层输入,使用5*5的卷积核进行卷积,输出32张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积,输出64张特征图,然后使用2*2的池化核进行池化 输出7*7的图片 第三层为全连接层 我们总结有 7*7*64 个输入,输出1024个节点 ,使用relu作为激活函数,增加一个keep_prob的dropout

简介: 这是一片发表在TPAMI上的文章,可以看见作者有余凯(是百度的那个余凯吗?) 本文提出了一种3D神经网络:通过在神经网络的输入中增加时间这个维度(连续帧),赋予神经网络行为识别的功能. 相应提出了一种3D卷积,对三幅连续帧用一个3D卷积核进行卷积(可以理解为用三个二维卷积核卷积三张图). 3D神经网络结构图: input—>H1 神经网络的输入为7张大小为60*40的连续帧,7张帧通过事先设定硬核(hardwired kernels)获得5种不同特征:灰度.x方向梯度.y方向梯度.x方向

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) class ConvModel(object):

心律失常数据库 目前,国际上公认的标准数据库包含四个,分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH(Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Database, MIT-BIH)数据库.美国心脏学会提供的AHA( American heart association,AHA)数据库.欧共体CSE( Common Standards for Quantitative Electrocardiograph,CSE)数据库.欧洲

摘要:我们提出了一个使用卷积网络进行分类.定位和检测的集成框架.我们展示了如何在ConvNet中有效地实现多尺度和滑动窗口方法.我们还介绍了一种新的深度学习方法,通过学习预测对象边界来定位.然后通过边界框累积而不是抑制边界框以增加检测置信度.我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务.该集成框架是ImageNet大型视觉识别挑战2013(ILSVRC2013)本地化任务的获胜者,在检测和分类任务方面取得了非常有竞争力的成果.在赛后工作中,我们为检测任务建立了一个新的技术状态.最后,我们从我

本人的第一个深度学习实战项目,参考了网络上诸多牛人的代码,在此谢过,因时间久已,不记出处,就不一一列出,罪过罪过. 我的数据集是我用脚本在网页上扒的,标签是用之前写的验证码识别方法打的.大概用了4000+多张图训练. 我的数据集都经过处理了,降噪,二值化,最后裁剪为18*60的大小,详细见我之前的验证码简单识别那篇随笔. #coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import os import random impo

结果解读 结果1 结果2 结果1 void computeBCValue(cv::Mat mat_img, std::vector<bbox_t> result_vec, std::vector<std::string> obj_names, int current_det_fps = -1, int current_cap_fps = -1) { int const colors[6][3] = { { 1,0,1 },{ 0,0,1 },{ 0,1,1 },{ 0,1,0 },

#-*- coding:utf- -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, transform %matplotlib inline #设置文件目录 Training = r'F:\\da

​NOTES:现如今,芯片行业无比火热啊,无论是前景还是钱景,国家芯片战略的发布,公司四五十万的年薪,着实令人非常的向往,为了支持芯片设计者,集成了工作.科研.竞赛于一体的<基于 SoC 的卷积神经网络车牌识别系统设计>专栏项目,这是在一位海归教授的带领之下的整个团队辛勤耕耘的结晶,希望大家能够在理论结合实践的指导之下,不断地提高自己的数字芯片设计技术能力. 1.项目引言 工作求职:能够在简历上添加一笔较大的项目,集成了 AI.SoC.系统级.FPGA.ARM 以及 Verilog.C.Pyt

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程 首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn