至於這兩點操作的原因我就偷個懶先不寫了
二、模型複雜度與訓練集大小 模型訓練經常出現兩類現象：過擬合（訓練誤差遠小於泛化誤差）和欠擬合（訓練誤差較高），導致這兩類現象的兩個重要因素是：模型複雜度和訓練集大小。機器學習模型應關注降低泛化誤差。 1. 訓練集大小 如果訓練集
從誤差講起1. 誤差2. 正則化2.1 L1L_1L1正則化2.2 L2L_2L2正則化 1. 誤差 試想一下，你辛辛苦苦訓練了一個自認爲超級牛逼的神經網絡，但是一到測試集上驗證，發現結果並不符合預期，是不是就開始懷疑人生了呢
雲棲號資訊：【點擊查看更多行業資訊】在這裏您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！ 僅僅在幾年前，程序員要開發一款人臉識別應用，就必須精通算法的編寫。但現在，隨着成熟算法的對外開放，越來越多開發者只需專注於開發垂直行業的產
論文：RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 代碼：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/ma
梳理： A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection是CNN與級聯思想在檢測的應用 From Facial Parts Responses to Face Detect
數據集 圖片數量 人臉數量 關鍵點數量 主要用途 優點 缺點 適用方法 AFLW 16k 25k 21（點不全）/85 （點全，但無側臉） 人臉檢測／ 人臉矯正 包含各種自然情況下的人臉（多角度、年齡、
1、VOC數據集、TFRecord文件是什麼？ VOC數據集是一種數據集文件存放的標準格式，滿足這種格式的就是VOC數據集。 博客園：https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10801383.html
論文：CenterFace: Joint Face Detection and Alignment Using Face as Point Github：https://github.com/Star-Clouds/CenterFace
在人臉檢測模型中，MTCNN和faceboxes檢測精度高且檢測速度快，因此是實際工程中常用的兩個模型。 論文鏈接：http://cn.arxiv.org/pdf/1708.05234v4 論文中最關鍵的一張圖： 關於faceboxes
LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices論文地址 總體思路 LFFD是由中科院提出的新型單目標檢測模型，適用於人臉、行人、車輛等單目標檢測，速度快模型小效果好，可以
論文：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf 代碼：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace Pytorc
雲棲號快速入門：【點擊查看更多雲產品快速入門】不知道怎麼入門？這裏分分鐘解決新手入門等基礎問題，可快速完成產品配置操作！ 阿里雲內容安全提供離線人臉識別SDK，幫助您實現在弱網或離網環境下的人臉識別。 什麼是離線人臉識別SDK 離線人臉識
這篇文章我也不知道要取什麼名字好，姑且就叫這個吧。 我們用 Latex 可能會想表示一個方程組 {x4+3x5=02x2+x3+2x4−x5=0x1+x2+3x4−x5=0 \begin{cases} x_4 + 3x_5 = 0
四個容易混淆的屬性: 1. textAligment : 文字的水平方向的對齊方式 1> 取值 NSTextAlignmentLeft = 0, // 左對齊 NSTextAlignmentCenter =
014_Controller_SnappingObjectsOnGrab 展示不同的抓取對其方式。 光劍和寶劍和兩把綠色的槍：利用對齊把手。所謂的對齊把手是指可交互對象的一個子類，往往是一個空物體對象。但是這個把手決定了抓取時可交互對象的
