算法---FaceNet+mtcnn的使用记录

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FaceNet+mtcnn---ubutntu系统下的使用记录 @WP20190307 由于先配置了FaceNet算法,中途遇到了点问题,单独又配置了mtcnn进行学习,没有深入,蜻蜓点水.今天,在尝试配置face_recognition环境时,发现对前两者已经显得生疏,特来留点脚印. 一.mtcnn配置很简单. 下载https://github.com/ShyBigBoy/face-detection-mtcnn,由于之前配置过FaceNet的环境,下载过来直接可以使用.使用方式:$ pyth…

八大排序算法~简单选择排序【记录下标k变量的作用】

八大排序算法~简单选择排序[记录下标k变量的作用] 1,思想:打擂台法,数组中的前n-1个元素依次上擂台"装嫩",后边的元素一个挨着一个不服,一个一个上去换掉它 2,优化:通过记录下标进行优化,减少交换的次数 //简单选择排序思想:打擂台法,数组中的前n-1个元素依次上擂台"装嫩",后边的元素一个挨着一个不服,一个一个上去换掉它 public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 4, 0, 6, 2,…

算法---FaceNet理论学习篇

FaceNet算法-理论学习篇 @WP20190228 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝一.LFW数据集简介二.FaceNet算法简介 FaceNet算法=MTCNN模型+FaceNet模型三.FaceNet算法理论 3.1 MTCNN人脸检测与对齐模型 3.2 FaceNet人脸比对模型四.FaceNet的基本使用 4.1 FaceNet环境安装 4.2 使用1-评估预训练模型的准确率 4.2.1 处理数据集(对齐数据集) 4.2.2 解压下载已训练模型 4.…

算法---FaceNet在Tf下的实战篇

FaceNet---Tensorflow下的下的实战篇 @WP20190225 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝一.FaceNet算法简介二.FaceNet配置与使用 2.1 安装环境的确定 2.2 下载文件:FaceNet源码 + LFW数据集 + 模型 2.3 环境配置 2.4 测试自己的数据三.遇到的问题与解决方式 3.1 安装requirements.txt里要求的依赖项时报错 3.2 非法指令 (核心已转储) 3.3 找不到路径 3.4 模型版本…

【算法】HashMap相关要点记录

在刷leetcode的算法题时,HashMap需要大量使用,而且也是面试的高频问题.这里记录了HashMap一些增.删.改.查的实现细节和时间复杂度,罗列了一些比较有用的方法,以及其它的一些细节. 1.底层数据结构 HashMap在jdk1.7及之前的版本中,由数组+链表的结构实现,从jdk1.8开始,由数组+链表+红黑树的结构实现,这里在jdk1.8的基础上探讨HashMap. 源码中维护了一个数组: 1 transient Node<K,V>[] table; 2 static…

算法转AI平台工程师记录-0

--- vim源码安装: 1. git clone https://github.com/vim/vim.git 2. cd vim && ./configure --prefix=xxx -enable-multibyte --enable-pythoninterp=yes --enable-python3interp=yes 3. make && make install 4. 遇到一个库的错误,解决方法: sudo apt-get install libncurses…

第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet(附源码)

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…