2021-04 的文章

基于MXNET实现的年龄性别识别

这个项目是一个基于深度学习的人脸年龄和性别识别系统。它使用了OpenCV、MTCNN(多任务级联卷积网络)进行人脸检测,以及一个预训练的模型来进行年龄和性别的预测。下面我会简要介绍如何运行和理解这些脚本。 ### 1. 环境准备 确保你已经安装了必要的Python库: ```bash pip install numpy opencv-python dlib mtcnn ``` ### 2.

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基于PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型

本文档介绍基于PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型。该模型通过CNN提取特征,RNN进行序列预测,并使用CTC Loss计算损失,适用于不规则长度图片输入。 **训练与数据准备:** 1. **环境配置**: 需要安装PaddlePaddle 2.0.1和Python 3.7。 2. **数据集生成**: - 使用`create_image.py`脚本自动生成验

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