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面部表情是人类之间交流的重要方式。在人工智能研究中，深度学习技术已成为增强人机交互的强大工具。心理学中面部表情和情绪的分析和评估涉及评估预测个人或群体情绪的决定。本研究旨在开发一种能够使用卷积神经网络（CNN）算法和特征提取技术预测和分类面部情绪的系统

CNN 面部情绪识别 2023-05-18

介绍该文致力于处理神经网络中的过度拟合。过度拟合将是你主要担心的问题，因为你仅使用 2000 个数据样本训练模型。存在一些有助于克服过度拟合的方法，即 dropout 和权重衰减（L2 正则化）。我们将讨论数据增强，这是计算机视觉独有的，在使用深度学习模型解释图像时，数据增强在任何地方都会用到

数据增强卷积神经网络 2022-11-24

本文让我们从头开始，通过训练和测试我们的自定义图像数据集，来构建我们自己的自定义CNN（卷积神经网络）模型。我们将使用验证集方法来训练模型，从而将我们的数据集划分为训练、验证和测试数据集。在结束时，你

卷积神经网络 2022-03-01

项目概况该项目的目标是预测面部图片上关键点的位置。这可以用作各种应用程序中的组件,包括:图片和视频中的人脸识别。面部表情的研究。用于医学诊断,识别畸形面部症状。识别面部关键点是一个很难解决的话题。人与人的面部特征差异很大

CNN 人脸识别 2021-09-08

介绍在计算机视觉中,我们有一个卷积神经网络,它非常适用于计算机视觉任务,例如图像分类、对象检测、图像分割等等。图像分类是当今时代最需要的技术之一,它被用于医疗保健、商业等各个领域,因此,了解并制作最先进的计算机视觉模型是AI的一个必须的领域

图像分类计算机视觉 2021-09-02

使用CNN进行猫狗分类卷积神经网络 (CNN) 是一种算法,将图像作为输入,然后为图像的所有方面分配权重和偏差,从而区分彼此。神经网络可以通过使用成批的图像进行训练,每个图像都有一个标签来识别图像的真实性质(这里是猫或狗)

过滤器图像 2021-08-09

导言: 上篇文章我们介绍了特征图可视化方法,对于特征图可视化的方法(或者说原理)比较容易理解,即把feature map从特征空间通过反卷积网络映射回像素空间。那卷积核怎样可视化呢

计算机视觉深度学习 CNN可视化 2021-08-08

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果

计算机视觉深度学习 CNN可视化 2021-08-07

导言: 自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军,卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。在这几年,研究人员从提升特征提取能力,改进回传梯度更新效果

计算机视觉神经网络深度学习 2021-06-29

介绍本文将学习和构建一个 CNN 模型，以从图像中对幼苗的种类进行分类。该数据集有12组图像，我们的最终目的是从图像中对植物物种进行分类。我们将执行多个步骤，例如导入库和模块、读取图像并调整它们的大小、图像清理、图像预处理、模型构建、模型训练、减少过度拟合，最后对测试数据集进行预测

Python OpenCV Keras 植物幼苗分类 2021-06-03

AMnier 整理了计算机视觉相关热门主题下的附带代码的精选论文，快来寻找自己感兴趣的论文并亲自在自己的机器上实现吧！

ECCV 2020 CNN 图像分割计算机视觉 2020-08-21

由于静态相机的拍摄场景固定，拍摄图像中的背景异常重复，因此没有足够充分的数据多样性，机器学习模型将倾向于学习背景，使其在新场景下缺乏足够的泛化性。为了解决这一问题，来自谷歌的研究人员提出了一种基于时域上下文的互补方法Context R－CNN，提升了目标检测模型在全新相机设置场景下的泛化性。

谷歌 Context R-CNN 目标检测系统 2020-07-06

本工作通过贪心（greedy）的搜索方式减轻了NAS中模型排名在搜索和最后评估不一致的问题。是一种更优更快的网络结构搜索算法，并同时支持CNN和GCN的搜索。代码已开源，想在图像，点云，生物图数据上做网络结构搜索的同学都可以试一试。

SGAS 网络结构搜索算法贪心思想 2020-04-22

人工智能领域边缘侧的应用场景多种多样，在功能、性能、功耗、成本等方面存在差异化的需求，因此一款优秀的人工智能边缘计算平台，应当具备灵活快速适配全场景的能力，能够在安防、医疗、教育、零售等多维度行业应用中实现快速部署

EdgeBoard CNN架构 2020-03-26

外媒称，瑞萨（Renesas）开发了一种AI加速器，可以高速和低功率执行CNN（卷积神经网络）处理。该声明发布之际，瑞萨正在推动下一代瑞萨嵌入式人工智能（e－AI）的开发，旨在加快终端设备的智能增长。采用该加速器的瑞萨测试芯片实现了8．8 TOPS ／ W的功率效率，据称这是业界最高级别的功率效率

AI加速器 CNN 2019-06-17

前言：人工智能机器学习有关算法内容，请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章。人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下卷积神经网络（CNN）算法。

人工智能AI 机器学习ML 卷积神经网络 2018-05-10