人脸识别 这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架,并基于 论文上完成的,其中主要分为四大块:人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下: 人脸检测:使用的是 mtcnn 网络,模型大小约 1.9MB,耗时约 30ms; 人脸矫正:OpenCV 的仿射变换,耗时约 0.83ms; 提取特征:使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络,耗时约30ms; 特征比对:使用曼哈顿距离,单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms; 注册人脸 注册人脸的方式有两种,分别是: 打开相机注册: $ python register_face.py -person Sam -camera 按 s 键保存图片,需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。 导入人脸图片: 保证文件的名字与注册人名相
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FakeNewsCorpus:从精选的数据源列表中抓取的数百万条新闻报道的数据集
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用于处理的投影映射 由 Processing 编写的投影映射 操纵 按“a”键:切换调整模式。 按“n”键:下一步 按“p”键:上一个 拖放:移动顶点
2022-11-23 18:43:36 301KB Processing
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Real-Time Digital Signal Processing, 2nd Edition by Sen Maw, Kuo本版是完整版.原來網上的不全.
2022-11-20 16:17:03 16.07MB Real-time DSP
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bipartite_graph_processing 大规模图处理:在二部图上比较 GraphLab 和迭代 MapReduce 的并行 Adaboost 该项目将 Twister 迭代 MapReduce 框架与面向顶点的 GraphLab 框架进行比较,以处理二部图 MapReduce 是一种大数据编程模型,它在数据的单次传递中执行计算。 已经开发了一些框架来扩展 MapReduce 模型以包括循环感知,因此用户可以编写迭代算法。 这些迭代 MapReduce 框架包括 Twister、HaLoop 和 iMapReduce。 该项目使用 Twister。 由于大规模图计算困难的许多相同原因,即图数据结构中固有的相互依赖性,MapReduce 通常不是执行图计算的良好编程模型。 最近,已经引入了面向顶点的图处理框架,其设计用于在大规模分布式图上执行迭代图算法。 用户采用以顶点为
2022-11-19 21:55:58 2.53MB Java
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2010年出版的Tulay Adali与Simon Haykin合著的一本关于自适应信号处理的书.
2022-11-09 11:26:37 4.86MB 自适应滤波
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医学成像交互工具包(MITK)是用于开发交互式医学图像处理软件的免费开源软件系统。 MITK将Insight Toolkit(ITK)和Visualization Toolkit(VTK)与ap结合在一起。Medical Imaging Interaction Toolkit(MITK)是一个免费的开源软件系统,用于开发交互式医学图像处理软件。 MITK将Insight工具包(ITK)和可视化工具包(VTK)与应用程序框架结合在一起。 以下链接提供了针对不同使用场景的高级和参考文档:获得有关MITK的高级概述,并提供指向更多文档的指针寻求MITK应用程序帮助的最终用户应阅读以下内容:
2022-11-08 21:30:56 38.39MB C/C++ Image Processing
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保险行业语料库 大家称为 看了下您的项目,我觉得这份数据可以用于保险领域的中文问答研究,对于某些问题的翻译很准确,长度扩展的答案翻译就有些不连贯的问题,大体上关键字信息和-华东师范大学 优秀作品! - ,中国东部师范大学 绝对 基线模型 最小批量大小= 100,hidden_​​layers = [100,50],lr = 0.0001。 纪元25,总步数36400,精度0.9031,成本1.056221。 滴水 Python3 + pip install -r Requirements.txt 跑 一个非常简单的网络作为基准模型。 python3 deep_qa_1/network
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LabVIEW_Digital_Signal_Processing_and_Digital Communications_by_Cory_L.Clark
2022-11-04 18:23:17 7.92MB LabVIEW, Clark
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数字视频处理| 家庭作业 块匹配算法的实现
2022-11-02 16:35:14 7KB Python
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