用caffe做人臉關鍵點訓練結果迴歸到平均值怎麼破

1樓：杭白亦

人臉識別，是基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的影象或流，並自動在影象中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

如何用caffe訓練函式擬合

2樓：三城補橋

確定的說，caffe是可以做迴歸的。因為神經網路本質上是一個非常複雜的非線性函式，合理設計其網路結構，它的輸出值的範圍是可以覆蓋你的迴歸目標的範圍的。具體例子，可以參考唐曉鷗團隊利用卷積神經網路做的人臉關鍵點定為，這是利用神經網路做迴歸的一個典型例子。

如何使用caffe來做人臉識別

3樓：匿名使用者

具體可以去參考caffe官網，建議你先去跑一跑cifar10或者mnist，完成之後使用人臉資料集並調整引數進行進一步操作。

windows+caffe下怎麼樣對已經訓練好的caffemodel模型檔案快速加入新的**進行人臉識別? 10

4樓：網友

這個qt是怎麼把caffemodel和測試程式導進去的？

caffe訓練好人臉識別模型，怎麼在lfw上驗證識別率

5樓：匿名使用者

在資訊化的今天，安全問題已經成為了與每個人切身相關的問題。特別是對於個人身份資訊來說，諸多垃圾簡訊和騷擾**的出現也說明了資訊保安對於我們自身的重要性。近日，香港中文大學教授湯曉鷗、王曉剛及其研究團隊宣佈，他們研發的deepid人臉識別技術的準確率超過99%，比肉眼識別更加精準。

我們有幸對湯曉鷗教授進行了書面採訪，請他談談科研經歷與行業發展。

據悉，湯曉鷗教授領導的計算機視覺研究組 (

開發了一個名為deepid的深度學習模型，在lfw (labeled faces in the wild)資料庫上獲得了的識別率，這也是有史以來首次超過99%的lfw識別率。

在此之前，，facebook釋出了另一套基於深度學習的人臉識別演算法deepface，在lfw上取得了的識別率。本次湯曉鷗教授的研究團隊釋出的deepid在實驗資料的應用數量上只有20萬，但是錯誤率更低。

在談到人臉識別領域的時候，湯曉鷗教授表示從學術上來講，人臉識別技術起到了一個標杆的作用，對於其他研究有著深度的借鑑意義。他同時表示，從2023年從事人臉識別技術研發開始，已經有了10多年的科研經驗，除了人臉識別之外，包括檢測、定位、表情、姿態等相關技術也有涉及。

湯曉鷗教授還特別談到了deepid的主要內容——deep learning，這是一種模仿人大腦的學習過程，是一項比較開創性的工作。deepid的識別率要高於人眼，意味著替代人類做更可靠的工作，很多靠人工識別影象的工作可以由機器承擔。

在談到nvidia的加速作用時，湯曉鷗教授表示——用了nvidia tesla k40以後，gpu可以將計算時間提高几十到上百倍，大大縮短模型生成過程的時間。就現有專案裡的實際情況，原來30天的計算量，現在10個小時就可以完成。nvidia給了我們很多支援，我們要做成世界第一，最後我們也實現了。

在談到deepid人臉識別技術的市場化時，湯曉鷗教授認為它將有助於提升智慧城市的實現速度。不過他也談到目前該項技術還僅限於小眾範圍應用，大規模的普及還需要市場的檢驗。