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阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会 本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为

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2019五个最棒的机器学习课程

凭借强大的统计学基础,机器学习正在成为最有趣,节奏最快的计算机科学领域之一,目前已经有无穷无尽的行业和应用正在使用机器学习使它们更高效和智能。 聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告投放、搜索引擎和欺诈检测是机器学习模型正在实际应用于日常生活的几个例子。 机器学习到

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一文综述人脸检测算法(附资源)

人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。 问题描述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可

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人脸检测与识别的趋势和分析

现在打开谷 * 公司的搜索器,输入 “face detect”,估计大家都能够想到,都是五花八门的大牛文章,我是羡慕啊!(因为里面没有我的一篇,我们实验室的原因,至今没有让我发一篇有点权威的文章,我接下来会写 4 张 4A 纸的检讨,去自我检讨下为什么?--

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人脸检测算法之 S3FD

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《Master Opencv...读书笔记》非刚性人脸跟踪 IV (终)

一、我们目前为止拥有什么 为了有一个连续完整的认识,在介绍最后一节前,先梳理下至今我们训练了哪些数据特征,并且训练它们的目的是什么。   1.      ft_data:利用手工标注工具,获取最原始的样本训练数据,包括以下内容:  图像名称集合imnames

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OpenCV+python 人脸识别

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法。 以支持向量机为代表的统计学习理论在随

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关于感受野的总结

感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域,换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比如下图(该图为了

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