基于Tensorflow的人脸识别实验心得

所用的数据集是LFW(LabeledFaces in the Wild Home),它和FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)作为人脸识别最权威的两个数据集,分别对人脸识别中最基本的两个问题:检测和识别,给出了详细的测试要求与评分标准。LFW(人脸比对数据集)无约束自然场景人脸识别数据集,该数据集由13000多张全世界知名人士互联网自然场景不同朝向、

基于TensorFlow训练的人脸识别神经网络

训练一个神经网络 能让她认得我这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目。想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可

tensorflow入门教程(二十八)人脸识别(下)

#-------韦访 1808261、概述这一讲,我们来训练自己的人脸识别模型。2、下载CASIA-WebFace人脸数据集CASIA-WebFace人脸数据集包含了10575个人的494414张人脸图片,需要在http://www.cbsr.ia.ac.cn/网站申请,反正我没成功打开人脸数据集的申请界面,在万能的百度上找到了一个,我把它放到百度云上了,下载链接如下,有点大,4.4G,链接: h

基于tensorflow的人脸识别技术(facenet)的测试

人脸识别的应用非常广泛,而且进展特别快。如LFW的评测结果上已经都有快接近99.9%的。Uni-Ubi600.9900 ± 0.0032FaceNet620.9963 ± 0.0009Baidu640.9977 ± 0.0006AuthenMetric650.9977 ± 0.0009MMDFR670.9902 ± 0.0019CW-DNA-1700.9950 ± 0.0022Faceall710

CNN tensorflow 人脸识别

数据材料这是一个小型的人脸数据库,一共有40个人,每个人有10张照片作为样本数据。这些图片都是黑白照片,意味着这些图片都只有灰度0-255,没有rgb三通道。于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸。整张图片大小是1190 × 942,一共有20 × 20张照片。那么每张照片的大小就是(1190 / 20)× (942 / 20)= 57 × 47 (大约,以为每张图片之间存在间距)。问题解决:

tensorflow1.1/autoencoder人脸识别

环境:tensorflow1.1,python3,matplotlib2.02#coding:utf-8import tensorflow asimportimport numpy asimport matplotlib.pyplot as#读取数据集with open('facedataset.pickle','rb') as0.013None,57*47#构建autoencoder神经网络51

tensorflow 实现人脸识别(facenet)

1.获取数据集(LFW)http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/2.下载facenet并配置2)python src/align/align_dataset_mtcnn.py ~/datasets/lfw/raw ~/datasets/lfw/lfw_mtcnnpy_160 --image_size 160 --margin 32 --random_order --gpu_

TensorFlow框架做实时人脸识别小项目(二)

在第一部分中,分析了整个小项目的体系,重点讨论了用于人脸检测对齐的mtcnn网络的实现原理,并利用笔记本电脑自带的摄像头进行了测试。今天在这里要讨论的重点是人脸识别中的核心部分——facenet网络。facenet是Google开源的人脸识别框架,它的作用是把输入的人脸图像映射为多维特征向量,相当于对不同的人脸进行了不同的编码,同一个人脸的图像生成的编码几乎一致,不同的人脸图像生成的编码差异非常大

深度学习(07)_RNN-循环神经网络-02-Tensorflow中的实现

关于基本的RNN和LSTM的概念和BPTT算法可以查看这里本文个人博客地址:点击这里参考文章: https://r2rt.com/recurrent-neural-networks-in-tensorflow-i.htmlhttps://r2rt.com/styles-of-truncated-backpropagation.html一、源代码实现一个binary例子1、例子描述(1) 数据描述输

TensorFlow 基本使用

使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示任务被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图使用tensor表示数据通过变量(Variable)维护状态使用feed和fetch可以为任意操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据综述TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务,图中的节点被称之为op(

TensorFlow:Anaconda环境下的TensorFlow安装和测试

       近两年掀起的人工智能热将人工神经网络技术推向了新技术的最前沿。毋庸置疑,人工智能的再次兴起得益于深度神经网络理论的突破和革新,而深度神经网络技术的表现也将很大程度上决定这次人工智能发展的前景。笔者作为一个技术菜鸟,最近在学习TensorFlow深度学习框架的同时(用的资料主要是郑泽宇老师主编的《TensorFlow实战Google深度学习框架 第二版》),也将学习心得整理成文,一方面

C++调用tensorflow 训练好的模型

分享给大家,希望可以帮助到大家. 我看到有些说只能安装32位的py,我开始也是这样的,但是安装TensorFlow做测试的时候,就一直有问题,所以呀,我就换成了ananconda 安装这个网上一大堆,自己可以好好看看哦! 然后就是新建一个C++的工程 1.把ananconda的减压后,将里面的inlcude和libs两个文件夹拷贝到sln的同一级目录下 2.然后打开libs,复制一份python3

Tensorflow变量与张量

张量(tensor)在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。从功能的角度看,张量可以被理解为多维数组。其中零阶张量表示标量(scalar)也就是一个数;一阶张量为向量,也就是一维数组;n阶张量可以理解为一个n维数组。但张量的实现并不是直接采用数组的形式,它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有保存数字,它保存的是如何得到这些数字的计算过程。Tensorfl

tensorflow之如何打印tensor张量的值

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候。也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了。其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构

TensorFlow的常量值张量和序列

常量值张量(Constant Value Tensors)TensorFlow提供了多种方式生成常量值的张量。与变量不同,常量在运行前不再需要显式初始化。tf.constant这一个最为常见。定义如下:tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)value为常量值或者列表,dtype为类型,

tensorflow 中查看张量值的方法

在调试用TensorFlow编写的程序的时候,需要知道某个tensor的值是什么。直接print只能打印输出张量的shape,dtype等信息,而要查看张量的值的方法如下:【1】用class tf.Session或 class tf.InteractiveSession类或者是这样 : 就能显示了。关于Session 和 InteractiveSession的区别,别人是这么总结的:tf.Inte

《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记(四)

CNN应用之图像风格化实例如何量化风格快速风格化的两种模型训练生成风格的滤镜生成对抗网络介绍GANGAN的基本思想GAN的基本框架GAN的适用场景课程推荐资料CNN应用之图像风格化实例Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks (CVPRR16) [PDF]如何量化风格图像风格化:运用深度学习的方法将普通图片与艺术作品进行融合,

人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、TensorFlow、图像处理必备书籍(附PDF百度盘下载链接)

人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、TensorFlow、图像处理必备书籍(附PDF百度盘下载链接)在学习人工智能相关相关知识中往往不理解其中相关术语意义和知识原理的组成,下面书籍是阿拉灯神丁君在阅读了大量书籍后觉得很不错的一部分,特此分享出来,以供大家学习之便利。内容链接如有侵犯到您的权益,请联系删除。学习资料持续更新,完整书籍链接请关注 公众号“AI人工智能客栈” 回复关键字 “人工智能书

百度云-深度学习tensorflow搭建

百度云上部署Tensorflow进行模型训练    上半年就了解过百度云但是还是tf1.0版本的,而谷歌3月份的升级到1.2改动挺大的,百度云上更新滞后,所以尽管有tf平台,版本落后每小时付费还是有点小贵,于是没有考虑了,近日有对比了几家平台,百度云深度学习tensorflow是1.2了,更符合个人的习惯,同时可以选择用jupyter登录写代码。    首先是进入百度云官网 实名认证,目前所有的云

【深度学习图像识别课程】tensorflow实现CNN系列:(1)概念介绍

1、tensorflow卷积层tensorflow提供了2个函数创建卷积层:tf.nn.conv2d()和tf.nn.bias_add()tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)input是[batch, image_height, image_