分类： 机器视觉

OpenFace手把手入门之 — 快速训练一个人脸识别模型，比一比你像哪个明星，亲测可用，python torch lua

OpenFace是一款优秀的开源深度学习人脸识别库。如果你熟悉torch，python或者lua，这款丰富的人脸识别库更是一款不可多得的工具。

今天David 9 就带大家手把手训练一个人脸识别模型，测试一下你像哪个明星？

1.  下载openface的docker镜像，免去你配置openface的过程：

docker pull bamos/openface

2. 跑这个docker镜像，进入项目目录：

docker run -v /Users:/host/Users -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash
cd /root/openface

注意 -v /Users:/host/Users 这个参数是必要的。因为docker中的openface项目还没有训练数据集，把你本地的/Users目录挂载到docker镜像中的/host/Users目录，可以方便你复制一些用于训练的图片数据集。 继续阅读OpenFace手把手入门之 — 快速训练一个人脸识别模型，比一比你像哪个明星，亲测可用，python torch lua

机器视觉 目标检测补习贴之SSD实时检测, Multibox Single Shot Detector

机器视觉是一场科学家与像素之间的游戏 — David 9

上一期，理解了YOLO这样的实时检测是如何”看一眼“进行检测的, 即让各个卷积特征图(通道)蕴含检测位置和分类置信度的信息(即下图的Multiway Classification和Box Regression):

对于卷积的本质, David 9需要总结下面两点:

1. 单纯的卷积不会造成信息损失. 只是经过了层层卷积, 计算机看到了“更深”的图片, 输入图片被编码到最后一层的输出特征图(通道) 

2. 较大的卷积窗口可以卷积得到的输出特征图能够看到较大的物体, 反之只能看到较小的图片. 想象用1*1的最小卷积窗口, 最后卷积的图片粒度和输入图片粒度一模一样. 但是如果用图片长*宽 的卷积窗口, 只能编码出一个大粒度的输出特征. 即, 输出特征图越小, 把原始图片压缩成的粒度就越大.  继续阅读机器视觉 目标检测补习贴之SSD实时检测, Multibox Single Shot Detector

机器视觉 目标检测补习贴之YOLO实时检测, You only look once

机器视觉是一场科学家与像素之间的游戏 — David 9

上一期，我们已经介绍了R-CNN系列目标检测方法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。事实上，R-CNN系列算法看图片做目标检测，都是需要“看两眼”的. 即，第一眼 做 “region proposals”获得所有候选目标框，第二眼 对所有候选框做“Box Classifier候选框分类”才能完成目标检测：

事实上“第一眼”是挺费时间的，可否看一眼就能得到最后的目标检测结果？达到实时检测的可能? 答案是肯定的，这也是我们要讲YOLO的由来 — You only look once ！

YOLO能够做到在输出中同时包含图片bounding box(检测框)的分类信息和位置信息:  继续阅读机器视觉 目标检测补习贴之YOLO实时检测, You only look once