原创 論文Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
原文地址： Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 引言： （部分翻譯）人臉對齊可以被粗糙的分爲兩
2020-06-17 17:56:22
原创 Python爬蟲走代理
import requests proxies = { “http”: “http://localhost:1080“, “https”: “http://localhost:1080“, } r=requests.
2020-02-22 08:39:30
原创 windows下python3安裝opencv
conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 python2.7 可使用 conda install -c menpo opencv 點贊
2020-02-22 08:39:30
原创 記一次編寫python爬蟲遇到的問題
字符編碼 字符 ASCII Unicode UTF-8 A 01000001 00000000 01000001 01000001 中 x 01001110 00101101 11100100 10111000
2020-02-22 08:39:30
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原创 python調試方法
python調試方法 Print 最簡單 print() 只是影響代碼美觀，而且需要在後面刪掉，比較麻煩 斷言 凡是用print來輔助查看的地方，都可以用斷言（assert）來替代： # err.py def foo(s):
2020-02-22 08:39:30
原创 ssd-300 代碼分析
學習ssd筆記 Github地址: https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow Created with Raphaël 2.1.0ssd_netssd_multibox_layer:s
2020-02-22 08:39:30
原创 添加Git 遠程倉庫
首先需要生成ssh-key ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]" 其中[email protected] 爲你的github郵箱 成功後打開保存RSA祕鑰的目錄
2020-02-22 08:39:30
原创 重寫facenet出現的問題：
重寫facenet出現的問題： 1. Shape must be rank 0 but is rank 1 for ‘SGD/GradientDescent/update_conv1_3/kernel/ApplyGradien
2020-02-22 08:39:30
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原创 Windows下安裝Caffe簡易辦法
轉載於Caffe在Windows10下的編譯安裝 下面介紹一下如何在Windows下配置Caffe框架 Caffe官網 Github: BVLC/caffe 官方的安裝說明很坑，自己總結一篇安裝過程造福後人。 預先準備 編譯環境
2020-02-22 08:39:30
原创 論文解讀Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks
論文：Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks 在這裏論文中將其他的feature 成爲 FRF（Face Recognition
2020-02-22 08:39:30
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原创 Caffe Installation安裝筆記
轉載自https://gist.github.com/titipata/f0ef48ad2f0ebc07bcb9 Note on how to install caffe on Ubuntu. Sucessfully instal
2020-02-22 08:39:30
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原创 簡單理解TensorFlow textlinereader的例子
import tensorflow as tf import numpy as np def main(): filename_queue = tf.train.string_input_producer(["test.
2020-02-22 08:39:30
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原创 論文解讀Focal Loss for Dense Object Detection
論文：Focal Loss for Dense Object Detection 引言： 目前最好的物體檢測都是基於兩個平臺（two stage），和推薦驅動的機制（proposal-driven mechnism），如R-CNN
2020-02-22 08:39:30
原创 論文解讀Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster R-CNN Approach
https://arxiv.org/pdf/1701.08289.pdf FDDB face detection benchmark evaluation 引言： 在物體檢測上，R-CNN十分成功，跟隨這個工作，我們提出一個新的
2020-02-22 08:39:30
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原创 Elementory OS下通過wine安裝Tim
參考自https://www.hiczp.com/post-142.html 本人嘗試過後成功 環境: Elementory 0.41 | wine-2.16 (Staging) | TIM 1.2.0 這裏的 TIM 指
2020-02-22 08:39:30