用到环境 1、pycharm community edition 2022.3.2 2、Python 3.10 整篇内容都已上传至我的csdn资源中，想用的请移步。 流程   多任务级联卷积神经网络(Multi-task Cascaded Convolutional Networks, MTCNN)算法进行人脸检测 普通人脸检测 单人人脸检测 图1 单人人脸检测   分析：可以看出在单人人脸检测时，MTCNN方法很好的画出了人脸 继续阅读

近年来，面部识别技术因其在各个行业的日益普及和潜在应用而成为头条新闻。从解锁智能手机和访问安全区域到在刑事调查中识别嫌疑人，面部识别技术已成为我们现代社会的重要工具。人脸识别系统，采用MTCNN算法进行人脸检测，FaceNet进行特征提取，SVM进行分类识别。该系统能够检测和识别实时视频流或静止图像中的人脸，并且可以定制以使用不同的数据集或分类器，该算法在 LFW 数据集上的准确率为 99.63%。可用于监控系统、生物识别护照、生物识别门锁系统。 1、系统特点 基于MT 继续阅读

参考： https://github.com/google/mediapipe https://developers.google.com/mediapipe/solutions/guide 框架也支持cv、nlp、audio等项目，速度很快： 1、图形识别 参考：https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/object_detector/python https 继续阅读

Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移 文章目录 Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移一、Segment-Anything介绍二、Grounded-Segment-Anything1、简介2、测试 一、Segment-Anything介绍 代码链接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 论文地址&#xff1a 继续阅读

物体检测的应用已经深入到我们的日常生活中，包括安全、自动车辆系统等。对象检测模型输入视觉效果(图像或视频)，并在每个相应对象周围输出带有标记的版本。这说起来容易做起来难，因为目标检测模型需要考虑复杂的算法和数据集，这些算法和数据集在我们说话的时候就已经被完善和开发了。 以下是我们今天要介绍的内容，为您全面介绍目标检测: Introduction to object detection with deep learnin 继续阅读

SURF(Speeded Up Robust Feature)，加速稳健特征检测，是一种对图像角点、边缘特征提取的一种算法。SURF在SIFT算法的基础上做了很多改进，不但求解速度更快，而且鲁棒性更强。 一、SURF算法特点 1、简单——SURF通过利用Haar小波在不同尺度空间和不同方向上快速计算Hessian矩阵的行列式，避免了SIFT中高斯金字塔计算时的大量耗时。 //创建SURF特征检测器 Ptr featureDetector = 继续阅读

文章目录 1. COCO数据集1.1 COCO数据集介绍1.2 COCO数据集格式1.2.1 常见目标检测数据格式1.2.2 COCO数据集文件结构及标注文件说明1.2.3 COCO的evaluation指标 1.3 其他 2. pycocotools2.1 pycocotools简介和安装2.2 基本使用 3. 图像的EXIF使用3.1 图像的EXIF3.1.1 基本介绍3.1.2 JEPG等格式说明3.1.3 EXIF属性和对应code3.1.4 EXIF中的key和value意义&# 继续阅读

现在的电脑都有配置DVD刻录机，那么要如何知道自己电脑的DVD刻录机的名字及写入速度呢？下面小编就给大家介绍几个Linux下检测DVD刻录机的名字及写入速度的方法，一起来了解下吧。 　　提问：我想要知道我的DVD刻录机的名字和在烧录时的速度。该使用什么Linux命令行工具来连测DVD刻录机的设备名和速度？ 　　如今大多数消费PC和笔记本电脑都配备了DVD刻录机。在Linux中，光盘驱动器，如CD/DVD驱动器的名字是在引导时内核基于udev规则来命名的。有几种 继续阅读

检测缺失值 我们先创建一个带有缺失值的数据框(DataFrame)。 import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'A': [None, 2, None, 4], 'B': [10, None, None, 40], 'C': [100, 200, None, 400], 'D': [None, 2000, 3000, None 继续阅读

文章目录本文导读1. 数字识别2. 图像识别3. 图像分类4. 目标检测5. 人脸识别6. 文本分类7. 聊天机器人8. 书籍推荐（包邮送书5本） 本文导读 1. 数字识别 数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提 继续阅读

     人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。       一、数据预处理       数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法：       1、图像增强 继续阅读

（ChatGPT推出后，立场检测技术将如何发展?） 简介：这篇论文主要探讨了在ChatGPT推出之后，立场检测技术可能会有哪些发展。 首先，该论文对ChatGPT进行了介绍，ChatGPT是基于GPT-3.5接口构建的一个聊天机器人，它可以通过自然语言和用户进行交互，并提供各种服务和功能。由于ChatGPT具有强大的自然语言处理能力，它可能会对立场检 继续阅读