Mtcnn它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型,该模型主要采用了三个级联的网络,采用候选框加分类器的思想,进行快速高效的人脸检测.这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net.进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net.和很多处理图像问题的卷积神经网络模型,该模型也用到了图像金字塔.边框回归.非最大值抑制等技术. ​01什么是Mtcnn MTCNN是一个人脸检测算法,英文全称是Multi-task convolut…
线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2…
这些年一直在用spring的框架搭建项目,现在开始我们从零开始利用Spring框架来搭建项目,目前我能想到有Spring.SpringMVC.SpringJDBC.Mybatis.WebSockt.Redis.定时任务(Quartz).消息队列(ActiveMQ).缓存(Ehcache)等等,接下来,我会记录我整合过程并且把项目源码公布出来. 第一步,项目的建立,我们使用maven作为项目管理搭建. Maven建立父子关系项目工程,建立依赖关系结构,构建工作集. 构建一个maven项目(pare…
DMP (Data Management Platform) 导读 整个课程的内容大致分为如下两个部分 业务介绍 技术实现 对于业务介绍, 比较困难的是理解广告交易过程中各个参与者是干什么的 对于技术实现, 大致就是如下两个步骤 报表 标签化 报表显而易见, 就是查看数据的组成, 查看数据的图形直观特征 标签化是整个项目的目的, 最终其实就要根据标签筛选用户, 但是对于标签化还是有很多东西要做的, 如下 商圈库 打标签 统一用户识别 标签合并 & 衰减 历史合并 Table of Content…
本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…
人脸检测 识别一直是图像算法领域一个主流话题. 前年 SeetaFace 开源了人脸识别引擎,一度成为热门话题. 虽然后来SeetaFace 又放出来 2.0版本,但是,我说但是... 没有训练代码,想要自己训练一下模型那可就犯难了. 虽然可以阅读源码,从前向传播的角度,反过来实现训练代码, 但是谁有那个闲功夫和时间,去折腾这个呢? 有的时候还是要站在巨人的肩膀上,你才能看得更远. 而SeetaFace 不算巨人,只是当年风口上的猪罢了. 前年,为了做一个人脸项目,也是看遍了网上各种项目. 林林…
论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1604.02878 官方代码链接:https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment 其他代码实现(MXNet):https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face…
demo.py import cv2 from detection.mtcnn import MTCNN # 检测图片中的人脸 def test_image(imgpath): mtcnn = MTCNN('./mtcnn.pb') img = cv2.imread(imgpath) bbox, landmarks, scores = mtcnn.detect_faces(img) print('total box:', len(bbox)) for box, pts in zip(bbox,…
转自:https://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51312490 前面两节,我们整合了SSH并且抽取了service和action部分的接口,可以说基本开发环境已经搭建好了,这一节我们搭建一下后台的页面.我们讨论一下两种搭建方式:基于frameset和基于easyUI.最后我们会使用easyUI来开发. 1. 抽取公共JSP页面        我们先来看一下当前的jsp页面: 1 <%@ page language="java"…
第一章 建议学习时间8小时·分两次学习      总项目预计10章 学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码(如果没有node和vue基础,请学习前面的vue和node基础博客[共10章]) 视频教程地址:www.lalalaweb.com,随博客进度会上传教学视频,大家可前往视频学习(暂时还没有) 演示地址:后台:demoback.lalalaweb.com  前台:demo.lalalaweb.com 后台权限是开放的,大家一定不要删除admin用户或修改密码,不然别人就无法登录了,演示过程中…