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.

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离 参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器 参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))])  # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示

EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪,欧式距离聚类这个该如何理解?欧式距离只是一种距离测度的方法呀!有了一个Cluster在里面,我以为是某一种聚类算法,层次聚类?k-NN聚类?K-Means?还是模糊聚类?感觉很奇怪,看下代码吧. 找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数. 找到computer函数,该方法中定义了一个pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;对象,接着

欧式距离: l2范数: l2正则化: l2-loss(也叫平方损失函数): http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Mimicking_Very_Efficient_CVPR_2017_paper.pdf 总结:l2范数和欧式距离很像,都是开根号.l2正则化和l2-loss都是直接开平方.上面这篇mimic的paper,就是用的l2-loss,可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方.也可以这么理解,对于loss,需要求梯

;   //5秒刷新一次 private Handler refreshHandler = new Handler(){ //刷新界面的Handler public void handleMessage(Message msg) { switch (msg.what) { case ConstantValues.REFRESH_UI: if (isRefreshUI) { LogUtil.info(DistanceComputeActivity.class, "refresh ui")

Kmeans算是是聚类中的经典算法.步骤例如以下: 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心,形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定.确定K的做法有非常多,比方多次进行试探.计算误差.得出最好的K.这样须要比較长的时间.我们能够依据Canopy算法来粗略确定K值(能够觉得相等).看一下Canopy算法的过程: (1)设样本集合为S.确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p.作为一个C

实现两个矩阵的无循环计算欧氏距离 Euclidean distance navigation: 1.问题描述 2.解决方法 1.问题来源 kNN算法中会计算两个矩阵的距离 可以使用循环的方法来实现,效率较低 def compute_distances_one_loop(self, X): """ train:5000x3072 test: 500x3072 - X: A numpy array of shape (num_test, D) containing test da

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布

在我们进行交流谈话时,人与人之间总要保持一定的距离,尤其是在疫情的情况下,人与人之间更要保持一定的安全距离,今天给大家来介绍一个检测社交距离的项目,实现社交距离检测器. 社交距离(Social Distance) 社会隔离是一种控制传染病传播的方法,保持一定的社交距离,可以让我们减少亲密接触,从而减少传染病的传播,在疫情期间,我们用人与人之间的实际距离,比如人与人之间相隔2米来衡量,作为一个阈值,超过2米远,则是安全距离,反之违反了安全距离,在计算机中如何做到这样的检测呢?如何构建这样社交距离检

//计算两点距离 -(float)distanceBetweenTwoPoint:(CGPoint)point1 point2:(CGPoint)point2 { ) + powf(point1.y - point2.y, )); }

原文:[百度地图API]如何根据摩卡托坐标进行POI查询,和计算两点距离 摘要: 百度地图API有两种坐标系,一种是百度经纬度,一种是摩卡托坐标系.在本章你将学会: 1.如何相互转换这两种坐标: 2.使用该坐标进行反地址解析: 3.坐标附近全部POI的查询: 4.计算两点间的距离. ------------------------------------------------------------------------------ 最终画面效果图 百度地图API常用两种坐标系,一是球面坐标

前言: 在业务当中,我们经常要计算元素的大小和元素在页面的位置信息.比如说,在一个滚动区域内,我要知道元素A是在可视区内,还是在隐藏内容区(滚动到外边看不到了).有时还要进一步知道,元素是全部都显示在可视区,还是有部分在可视区部分在隐藏内容区.有时还要进一步知道,在隐藏内容区的那一部分是占多大的大小.so,来聊聊如何获取元素的大小和位置信息. 偏移量:计算元素距离顶部的高度 在二维的世界里,可以想象成一个二维坐标系.每一个元素在坐标系内都有两个基本的属性:大小和位置. 大小: dom元素在页面的

剑指Offer--网易笔试之不要二--欧式距离的典型应用 前言 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离).在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离. 二维空间的公式 0ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 ) |x| = √( x2 + y2 ) 三维空间的公式 0ρ = √( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 )

Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu

微信小程序计算经纬距离 微信小程序计算两点间的距离 getDistance: function (lat1, lng1, lat2, lng2) { lat1 = lat1 || 0; lng1 = lng1 || 0; lat2 = lat2 || 0; lng2 = lng2 || 0; var rad1 = lat1 * Math.PI / 180.0; var rad2 = lat2 * Math.PI / 180.0; var a = rad1 - rad2; var b = lng1

根据地图上的两点坐标,计算直线距离,在网上找到javascript的写法,用C#实现一下 /// <summary> /// 根据地图上的两点坐标,计算直线距离 /// </summary> /// <param name="sLat">起点纬度</param> /// <param name="sLng">起点经度</param> /// <param name="eLat&q

numpy计算路线距离 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 enumerate遍历数组 np.diff函数 numpy适用数组作为索引 标记路线上的点 \[X={X1,X2,X3,X4,X5,X6}\] \[Xn=(x_n,y_n)\] import numpy as np # 适用二维数组表示地图上的六个点 # city_position.shape=(6,2) 表示旅行商经过的路线 city_position=np.array([[1,18],[6,23],[8

js版-胡老师 google.maps.LatLng.prototype.distanceFrom = function(latlng) {    var lat = [this.lat(), latlng.lat()]    var lng = [this.lng(), latlng.lng()]     var R = 6378137;    var dLat = (lat[1] - lat[0]) * Math.PI / 180;    var dLng = (lng[1] - lng[0

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简

二: SQL语句计算经纬度距离 SELECT id, ( 6371* acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance FROM markers HAVING distance < 25 ORDER BY id LIMIT 20 SELECT ( 6

获取当前经纬度 利用HTML5(以及基于JavaScript的地理定位API),可以很容易地在页面中访问位置信息,下面代码,就可以简单的获取当前位置信息: <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>获取当前位置</title> </head> <body> <di