2021-06 的文章

我的新书,《PaddlePaddle Fluid 深度学习入门与实战》已出版!

本书详细介绍了如何使用PaddlePaddle进行深度学习开发,涵盖从环境搭建到实际项目应用的全过程。内容包括环境搭建、快速入门、线性回归算法、卷积神经网络与循环神经网络实战、生成对抗网络和强化学习等。此外,还讲解了模型保存与使用、迁移学习以及移动端框架Paddle-Lite的应用等。本书适合初学者入门,并且能够帮助解决实际问题,如花卉类型识别、新闻标题分类等项目。书中所有代码均经过测试,配套资源

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基于Pytorch实现人脸关键点检测模型MTCNN

MTCNN是一种用于人脸检测的多任务卷积神经网络,由三层网络P-Net、R-Net和O-Net组成。P-Net生成候选窗口;R-Net进行高精度筛选;O-Net输出边界框与关键点。模型采用候选框+分类器思想,并利用图像金字塔、边框回归等技术实现快速高效检测。 训练MTCNN分为三步: 1. 训练PNet,生成PNet数据并使用`train_PNet.py`脚本进行; 2. 训练RNet,生成RN

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