系列文章
[Day 01] 你要的全能IDE，Visual Studio Code，它來了！
前言 大家好，我是剛從碩士班畢業不到一年的社會新鮮人，目前擔任小小的AI工程師。興趣是資料分析和深度學習，尤其是在電腦視覺的領域。在這篇系列文中，我將帶著大家一...
[Day 02] 在表情資料尋找邂逅是否搞錯了甚麼 (Facial Expression Recognition)
表情資料集的介紹與下載 俗話說：「知己知彼，百戰百勝」，這句話同樣也適合用在資料科學上，我們必須對資料的背景非常熟悉，才能夠設計出適合的演算法。今天，讓我介紹這...
[Day 03] 一聲探氣，索性來資料分析 (探索性資料分析)
前言 昨天我們介紹了FER2013表情資料集，今天要來讀取資料與做探索性資料分析。 Exploratory Data Analysis (EDA)：意旨用統計...
[Day 04] 眼前的黑不是黑，你說的白是什麼白？(直方圖均衡化)
前言 「眼前的黑不是黑，你說的白是什麼白」-- 你是我的眼(蕭煌奇)沒錯，並非所有圖片都是在理想的環境下拍攝的，光線不足(太黑)或是過曝(太白)問題都會讓圖片中...
[Day 05] 當我~們同在一起在17在17 (k-means 理論篇)
前言 有一說一，表情辨識到底還是個分類任務。如果我說有一種演算法可以在不需要標籤的情況下自動幫我們分組，你相信嗎？那就叫分群演算法(clustering)！ 機...
[Day 06] 特徵圖想讓人分群 ～模型們的遷移學習戰～ 第一季 (遷移學習)
前言 「指月錄」卷二十八有道： 「見山是山，見水是水；見山不是山，見水不是水；見山仍是山，見水仍是水。」 這乃是學習深度學習時三種不同的境界，從只看表面、看...
[Day 07] 特徵圖想讓人分群 ～模型們的遷移學習戰～ 第二季 (k-means 實作篇)
前言 昨天我們使用預訓練模型EfficientNet去提取一張表情的高階特徵圖(1280張特徵圖)，今天，我們要用k-means將圖片特徵分群。避免你忘了，下面...
[Day 08] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第一季)
-1. 序 OK，資料分析做完了，現在要進入演算法的部分，我們未來幾天將從經典卷積神經網路架構中，尋找適合FER2013資料集的演算法。最後經由實驗挑出最佳的C...
[Day 10] 從 tensorflow.keras 開始的 ResNet 生活
0. 前言 有一說一，VGG19跟ResNet34比起來真的很淺(上圖)。ResNet全名為Deep Residual Neural Network，光看翻譯...
[Day 11] 從零開始的 DenseNet 生活
0. 進度條 模型 進度 VGG Net (完成) ResNet (完成) DensNet (此篇) MobileNet (未完成)...