ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.pdf

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In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16–19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision.

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人脸识别

使用OpenCV和EasyOCR进行车牌识别

FaceX-Zoo FaceX-Zoo是用于面部识别的PyTorch工具箱。 它提供了一个培训模块，该模块具有各种管理负责人和骨干，以实现最新的人脸识别，还提供了标准化的评估模块，该模块可以通过编辑简单的配置，就大多数流行的基准测试中的模型进行评估。 另外，还提供了一个简单但功能齐全的人脸SDK，用于验证模型的验证和主要应用。 我们没有包括尽可能多的现有技术，而是使FaceX-Zoo能够轻松升级和扩展与面部相关领域的发展。 请参阅以获取有关此项目的更多详细信息。 关于名字： “人脸”-此回购主要用于人脸识别。 “ X”-我们还旨在提供面部识别以外的功能，例如面部分析，面部闪电。 “ Zoo”-此仓库中包含很多算法和模型。 什么是新的 [3月。 2021年] 已添加到主干中。 [2月。 2021年]支持通过混合精度训练。 请检查 [Jan。 2021年]，我们提交了FaceX-

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