我想从1500个人脸图像中创建一个人脸集合,然后用一个参考人脸图像来这个集合。最终的目标是从集合中找出与参考人脸图像最相似的人脸。
因此,我想检索每一对图像(参考图像和集合中的一张脸)每次的相似性的一个数字。
那么,这是否等于1500 face x 1similarity_metadata =1500元数据,还是将相似性属性计算为任意数量的人脸图像的一个元数据?
换句话说,我的请求是1500元数据还是1500面的1元数据?
我使用的是免费版本,AWS指定:
作为AWS免费层的一部分,您可以免费开始使用。注册后,亚马逊的新客户每月可以分析5,000张图片,并在头12个月每月存储多达1,000张
我有一个关于五个人的人脸识别项目,我希望我的CNN能检测到,我想知道人们是否可以看看我的模型,看看这是不是朝着正确的方向迈出了一步。
def model():
model= Sequential()
# sort out the input layer later
model.add(convolutional.Convolution2D(64,3,3, activation='relu'), input_shape=(3,800,800))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
mod
我正在做我的人脸检测和识别工作,我想实时检测人脸,
但是到了训练的时候,要花很长的时间来训练
数据有没有可能减少训练的时间数据谁都能帮上忙
我把这个问题解决了
“”“
def train(train_dir, model_save_path=None, n_neighbors=None, knn_algo='ball_tree', verbose=False):
X = []
y = []
# Loop through each person in the training set
for class_dir in tqdm(os.l
我想简单地匹配字段的值,我不关心分数(它总是返回一个匹配)。我不想让elasticsearch给我打分,这可能会导致我的表现变差……或者我错了,我不应该在意?
如下所示的简单查询:
GET /testing/test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": {
"query": "My name h
我正在尝试使用Spark ML库中指定的技术来实现Jaccard相似性。我有一个用户和项目的数据框架。我得到的相似度分数为零的结果是错误的。我做错了什么?
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml.linalg import SparseVector, DenseVector
from pyspark.ml.feature import MinHashLSH
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql
根据我在stackoverflow上找到的几篇文章(例如这个Why does word2Vec use cosine similarity?),在我们训练了一个word2vec ( CBOW或Skip-gram)模型之后,计算两个词向量之间的余弦相似度是一种常见的做法。然而,这对我来说似乎有点奇怪,因为该模型实际上是用点积作为相似度分数进行训练的。这一点的一个证据是,我们在训练后得到的词向量的范数实际上是有意义的。那么,为什么人们在计算两个单词之间的相似度时仍然使用余弦相似度而不是点积呢?
我正在通过以下代码创建一个数据集: from lightfm.data import Dataset
from lightfm import LightFM
dataset = Dataset()
dataset.fit((row['id'] for row in user_queryset.values()),
(row['id'] for row in item_queryset.values()))
num_users, num_items = dataset.interactions_shape()
(intera
我正在探索句子转换器,并偶然发现了这个。它展示了如何对我们的自定义数据进行培训。但我不知道该怎么预测。如果有两个新句子,如1)这是第三个例子,2)这是第三个例子。我怎么能预测到这些句子有多相似呢?
from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader
#Define the model. Either from scratch of by loading a pre-trained model
model = Sen