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共有 40 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 Day28 來找找看蟲子在哪裡 Debug

昨天訓練資料時遇到 RuntimeError: output with shape [1, 60, 60] doesn't match the broadcas...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 Day27 寫程式遇到解不掉的BUG就明天再說吧~

今天嘗試自己建立模型,並且用昨天創建好的資料來訓練,首先引入需要用到的模組: from torch import nn import torch 辨識要使用的...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 Day26 建立 Pyorch 的自訂資料集和 DataLoader

今天介紹的內容與 Day11、Day12 很像,我們需要建立資料集還有 DataLoader,首先我們先引入需要用到的套件,並且定義資料處理的流程: from...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 Day23 卷積神經網路實戰 - Fashion Product Images Dataset

https://www.kaggle.com/datasets/paramaggarwal/fashion-product-images-dataset 資料...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 Day 22 站在巨人的肩膀上 - 預訓練模型

在實際應用中,很少有人從頭開始訓練一個完整的卷積神經網絡(使用隨機初始化),因為擁有足夠大的數據集相對較罕見。相反,通常會在非常大的數據集上(例如ImageN...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 Day 19 卷一卷或許準一點 - 卷積神經網路

Day 17 煉丹爐開始煉丹啦 - 訓練神經網路 介紹整個訓練的流程,但是準確率大概在 75% 左右就到極限了,因此今天加入了卷積神經網路。 定義網路時會寫兩個...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 Day 4 透過 Pytorch 中的 torchvision 讀取資料

Pytorch 的流程 流程大致上可以分成以下六個步驟: 資料準備 建立模型 擬合模型到準備好的資料(Train) 評估模型(Evaluate)...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 [Day 30] 應用三:臉部追蹤

今天就來看一下人臉辨識 + 物件追蹤可以迸出什麼樣的火花吧! 本文開始 在applications目錄下新增face_tracking目錄與main.py檔案...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 [Day 29] 應用三:開發Easy Eye App

接續昨天的內容,我們今天先測試一下各個utils功能是否可以正常運作: 在applications/easy-eye-app目錄下新增一個檔案test.py,...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 [Day 28] 來做一個人臉互動的程式吧!

在我完成人臉關鍵點與人臉對齊的學習後,覺得眼睛有點累想要休息 -- 這時一個應用就出來了! 我們每天會接觸到"螢幕"的機會有很多: 電...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 [Day 27] 應用二:口罩下的人臉

前幾天在談到人臉識別有提到:大部分使用神經網路的模型都可以偵測與識別口罩下的人臉。 納今天如果我們只是想要知道有沒有戴口罩呢? 其實,我們只需要有一些訓練資料,...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 [Day 26] 應用一:威利在哪裡?

我的Computer Vision style就是:實際用CV來處理現實中遇到的問題 看到標題, 還記得在Day3引言的「威利在哪裡」小遊戲嗎? 雖然我沒有...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 [Day 25] Facial Alignment

有了前兩天的人臉關鍵點偵測後,我們今天終於要談到人臉對齊 (Facial Alignment)這個工作了! 在前面系列或多或少都有提到人臉對齊是很重要的,因為...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 [Day 24] Facial Landmark: MTCNN

偵測人臉位置與人臉關鍵點,兩個混 合 在 一 起 MTCNN -- Multi-task Cascaded Convolutional Networks 從...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 [Day 23] Facial Landmark

人臉關鍵點 (Facial Landmark)是找出人臉上五官的位置 而目前在應用上人臉關鍵點幾乎都是使用Dlib提供的shape_predictor()方法來...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 [Day 22] Facial Recognition: Google FaceNet

Google在2015年時發表了一篇論文, 提出了FaceNet網路架構。 而其實在前面幾天實作人臉辨識時,也都或多或少有用到FaceNet: Day 19...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 [Day 21] Facial Recognition: 只需要OpenCV就可以達成即時人臉辨識

昨天的內容還可以吸收嗎? 也許有人會問: 這些神經網路模型還有GPU、CUDA什麼的我都不懂,能不能有一個最簡單的方式做即時人臉辨識? 也許Google M...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 [Day 20] Facial Recognition: OpenCV + Dlib可以一次滿足

想起小時候常看到的一個廣告:三個願望、一次滿足! 前兩天講到的孿生網路, 提到一個概念:相似度 (similiarity) 藉由比對兩張照片經過CNN處理後...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 [Day 19] Facial Recognition: 使用孿生網路做辨識

只要你資料集越完整,辨識模型就越強大 這個系列偏重於方法的介紹與使用,因此今天我們不會重頭開始訓練模型,而是使用: 由Google提出的FaceNet架...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 [Day 18] Facial Recognition: CNN網路與孿生網路簡單介紹

此CNN非彼CNN 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network),通稱CNN, 是一個在電腦視覺領域中,接觸到神經網路模型,...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 [Day 17] Facial Recognition - siamese networks: 只是一個開始

雙胞胎有同卵雙生或異卵雙生,孿生網路當然也要有 今天開始我們將談談如何讓網路去學習辨識不同的人臉,Let's Go! 本文開始 使用孿生網路 (siamen...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 [Day 16] Facial Recognition - Local Binary Patterns (LBPs)

如果說特徵臉方法是嬰兒,我會說局部二值方法是會跑會跳的幼兒 局部二值方法(Local Binary Patterns),透過將圖片中的每一個像素,與其相鄰的...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 [Day 15] Facial Recognition - Eigenfaces

有興趣知道特徵臉方法 (Eigenfaces)的基本原理 - 主成分分析 (PCA),推薦你看看這篇生動也有趣的介紹 本文開始 使用特徵臉方法 (Eigen...

鐵人賽 AI & Data DAY 14

技術 [Day 14] 人臉識別 (Facial Recognition)

想像一天早上你站在辦公室的玻璃門前,看向門口上方的攝影鏡頭;約莫數秒後,聽見悅耳的人聲:「早安,山姆大叔,祝您有個愉快的一天」玻璃門打開了,而同時間,公司後台...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 [Day13] 使用OpenCV & Dlib作人臉偵測需要知道的一些事

本文開始 回顧一下過去四天提到的,使用OpenCV & Dlib做人臉偵測的方法: OpenCV Haar cascades:哈爾特徵檢測法 Ope...

鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 [Day12] Face Detection - 使用OpenCV & Dlib:Dlib MMOD

好酒沉甕底,精彩在最後;只是要付出一點點代價。 本文開始 前面提到過,使用OpenCV & Dlib來做人臉偵測,大概可以分為四種方式: Open...

鐵人賽 AI & Data DAY 11

技術 [Day11] Face Detection - 使用OpenCV & Dlib:Dlib HOG + Linear SVM

不要被標題一堆名詞嚇到;當你用過它後,你會驚訝它的易用以及,最重要的,無縫接軌辨識人臉關鍵點 本文開始 Dlib套件,一個你可能覺得陌生,但在聽到Facia...

鐵人賽 AI & Data DAY 10

技術 [Day10] Face Detection - 使用OpenCV & Dlib:OpenCV DNNs

本文開始 使用OpenCV DNNs方式來偵測人臉,雖然這個方式會使用到深度學習神經網路(框架為SSD (Single Shot Detector) + 基礎C...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 [Day9] Face Detection - 使用OpenCV & Dlib:Haar cascades

了解一套工具最好的方法是:動手完成一個現有的範例了解一門技術最好的方法是:用那套技術完整做出一個自己的應用 Get your hands dirty! 介紹...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 [Day8] 關於人臉偵測(Face Detection)的二三事

本篇文沒有引言,不囉嗦。 本文開始 人臉偵測是物體偵測(Object Detection)的一種;只是限縮偵測的物體都是人臉。 人臉偵測、人臉定位、Fac...