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万门大学_loss_深度学习图像理解技术:物体检测分割与图像分类应用场景_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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括在人员检测领域有一个这个MT CN,它有它自己的这个人对其的方法,他首先。 他是用了一个全新的一个三d的模型来做这个人人对其,同时呢,他又使用了一个9层的一个深度神经网络,来做这个人脸特征的表示,然后他的损失函数呢,使用了这个我们这个之前介绍过的softmax老师。这个cattle rico的这个做多酚类的这么一个损失函数,那这个损失函数本身并没有这个巨大的创新,那它的创新点就在于这个3d模型,用它来解决这个人类对其取得了很好的效果,那同时呢,经过了这个soft max。那时候呢,他可以去输出这个每个特征值对应的一个概率值,然后呢,他最后又通过这个特征嵌入的方式,得到了一个固定长度的一个人脸特征向量,然后通过这样的方式,在这个大量的这个数据的这个。输入的情况下,我记得应该是这个输入了这个400多万张人脸的这个图片来进行训练,最后就是在law上面呢,就取得了这个97.35%的一个准确率的一个很高的一个标准。这个准确率呢,其实已经接近我们人类的水平了,那大家可以看到下面的只是我们这个地方的一个,整体的一个架构,他们其实就使用了这个很深层次的一个深度神经网络,嗯,这个是这个14年的时候。
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