ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile DevicesShuffleNet v11、四个问题要解决什么问题？为算力有限的嵌入式场景下专门设计一个高效的神经网络架构。用了什么方法解决？使用了两个新的操作：pointwise group convolution（组卷积）和...

原论文：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear BottlenecksMobileNet v21、四个问题要解决什么问题？与MobileNet v1所要解决的问题一样，为嵌入式设备或算力有限的场景下设计一个有效的模型。用了什么方法解决？一方面，沿用了再MobileNet v1中采用的depthwise separable conv...

上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别（点我打开）。这次我试着自己去训练一个haar分类器，前后花了两天，最后总算是训练完了。不过效果并不是特别理想，由于我是在自己的笔记本上进行训练，为减少训练时间我的样本量不是很大，最后也只是勉强看看效果了。网上有关的资料和博客可以说很多了，只要耐心点总是能成功的。采集样本：首先要训练，就得有训练集。网上有很多国外高校开源的库可

前言  9月份时，大四狗都忙着“保研大战”。在等待结果的那几天，我就自己写了一个人脸识别的小软件“打发时间”。软件基于Python语言编写，用了PYQT还有face_recognition库。有关face_recognition库的应用，我在之前的博客中介绍了如何使用。（应用一个基于Python的开源人脸识别库，face_recognition）   PYQT是一个创建GUI应用程序的工具包。P

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/hongbin_xu 或 http://hongbin96.com/文章链接：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/74981819 或http://hongbin96.com/125今天看微信时，看到一篇推送文章介绍了一个基于python的开源人脸识别库，且其离线识别率高达...

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1. 评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学

zynq 的内嵌了 XADC，可以用来采集电压；Temp：芯片温度VCCINT： 内部PL核心电压VCCAUX： 辅助PL电压VCCBram： PL BRAM电压VCCPInt： PS内部核心电压VCCPAux： PS辅助电压VCCDDR： DDR RAM的工作电压VREFP： XADC正参考电压VREFN： XADC负参考电压

原文：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for MobileVision ApplicationsMobileNet v11、四个问题要解决什么问题？在现实场景下，诸如移动设备、嵌入式设备、自动驾驶等等，计算能力会受到限制，所以本文的目标就是构建一个小且快速（small and low latency）的模型。...

前言最近一直比较忙，总算才有时间看点深度学习的论文。这篇论文是大神Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton三人提出的AlexNet深度卷积神经网络，摘得了2010年ILSVRC比赛的桂冠。AlexNet在现在也经常会用到，可以说是很经典的一个CNN框架了。出于学习的目的，一方面可以做笔记，一方面也可以督促自己的学习，我才打算翻译下这..

原论文：PPFNet: Global Context Aware Local Features for Robust 3D Point MatchingPPFNet1、四个问题要解决什么问题？在3D视觉中，3D几何信息的局部描述子在许多任务中扮演了很重要的角色，诸如：对应性估计、匹配、配准、物体检测以及形状恢复等。尽管近10年间，出现了一系列手工设计（hand-craft）的3D特征描...