摘要:下一篇讲详细原理和方法,这里是demo AI换脸,杨澜->赵本山 阅读全文
posted @ 2020-05-19 16:23 周见智 阅读(141) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:大概两三年前微软发布了一个基于Cognitive Service API的how-old.net网站,用户可以上传一张包含人脸的照片,后台通过调用深度学习算法可以预测照片中的人脸、年龄以及性别,然后将结果绘制到原图片上返回给用户。那时候深度学习技术在国内刚流行不久(2016年前后),当时这个网站一度 阅读全文
posted @ 2020-05-07 14:16 周见智 阅读(447) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:人脸应用在计算机视觉体系中占很大一块,在深度学习火起来之前,基于传统机器学习的人脸应用就已经很成熟了,有很多商用应用场景。本文用一个可以实际运行的Demo来说明人脸应用中常见的技术概念,包含‘人脸检测’、‘人脸对比’、‘人脸表征检测(五官定位)’、‘眨眼检测’、‘活体检测’以及‘疲劳检测’。 人脸检 阅读全文
posted @ 2020-04-14 13:48 周见智 阅读(1282) 评论(2) 推荐(5) 编辑
摘要:深度学习现在这么火热,大部分人都会有‘那么它与机器学习有什么关系?’这样的疑问,网上比较它们的文章也比较多,如果有机器学习相关经验,或者做过类似数据分析、挖掘之类的人看完那些文章可能很容易理解,无非就是一个强调‘端到端’全自动处理,一个在特征工程上需要耗费大量时间和精力(半自动处理);一个算法更复杂 阅读全文
posted @ 2020-04-02 16:50 周见智 阅读(1674) 评论(2) 推荐(2) 编辑
摘要:这篇文章的标题比较奇怪,网上可能很少类似专门介绍神经网络的输入输出相关文章。在我实际工作和学习过程中,发现很有必要对神经网络的输入和输出做一个比较全面地介绍。跟之前博客一样,本篇文章不会出现相关代码或者公式之类的,还是希望用更直观的图文来说明问题,读者不太可能通过阅读文章来获取代码或者解决方案从而直 阅读全文
posted @ 2020-03-29 12:53 周见智 阅读(502) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:这篇文章其实主要是想介绍在深度学习过程中如何使用小型数据集,这种数据集样本数量一般在1000以下,有时候甚至只有几百。一般提到神经网络,大家都会说数据量越丰富,准确性越高,但是实际工作中,可能收集不了大量的训练样本,那么这时候该如何利用有限的数据集去实现我们想要的功能,并且还能得到相对不错的效果呢? 阅读全文
posted @ 2020-01-16 17:06 周见智 阅读(843) 评论(3) 推荐(3) 编辑
摘要:视频结构化类应用涉及到的技术栈比较多,而且每种技术入门门槛都较高,比如视频接入存储、编解码、深度学习推理、rtmp流媒体等等。每个环节的水都非常深,单独拿出来可以写好几篇文章,如果没有个几年经验基本很难搞定。本篇文章简单介绍视频结构化类应用涉及到的技术栈,以及这类应用常见结构,因为是实时视频分析,因 阅读全文
posted @ 2020-01-07 16:31 周见智 阅读(2113) 评论(3) 推荐(8) 编辑
摘要:从在博客园写第一篇博客到现在,已经整整10年。第一篇博客是我在大二的时候写的,刚才翻回去看了一下,写的是.NET中关于委托的内容,不仅文章排版稀烂,内容还惨不忍睹,仔细想了想,那篇文章好像是我在学校电信楼机房里写的。10年中,博客园网站倒是经常上,但是写博客的频率一般般,加上这篇一共都不到120篇, 阅读全文
posted @ 2020-01-03 19:15 周见智 阅读(5421) 评论(55) 推荐(74) 编辑
摘要:大部分介绍神经网络的文章中概念性的东西太多,而且夹杂着很多数学公式,读起来让人头疼,尤其没什么基础的人完全get不到作者想要表达的思想。本篇文章尝试零公式(但有少量数学知识)说清楚什么是神经网络,并且举例来说明神经网络能干什么。另外一些文章喜欢举“根据历史交易数据预测房子价值”或者“根据历史数据来预 阅读全文
posted @ 2019-11-04 16:35 周见智 阅读(3131) 评论(17) 推荐(22) 编辑
摘要:算法不是通用的,基于深度学习的应用系统不但做不到通用,即使对于同一类业务场景,还需要为每个场景做定制、特殊处理,这样才能有可能到达实用标准。这种局限性在计算机视觉领域的应用中表现得尤其突出,本文介绍基于深度学习的交通行业视频结构化类应用在实际使用场景中遇到的一些问题。计算机视觉处理的目标是图片,因此 阅读全文
posted @ 2019-10-18 14:46 周见智 阅读(1736) 评论(7) 推荐(3) 编辑