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
哪些Microsoft认知服务(或Azure机器学习服务?)是最好的,也是最少的工作,用来解决查找给定文章的相似文章的问题。文章是一串文本。假设我没有关于文章的用户交互数据。
Microsoft Cognitive Services中有什么东西可以开箱即用地解决这个问题吗?似乎我不能使用推荐API,因为我没有交互/用户数据。
安东尼
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
我有一个非常有趣的问题,在过去的几天里,我一直在努力解决,但没有运气。我有120k个项目的描述,我必须与38k个项目进行比较,并确定它们之间的相似程度。最终,我想看看在基于相似性的120k内是否存在38k中的任何一个。我在excel中找到了很好的相似性脚本,我把我的数据组织成乘法表,这样我就可以比较从120k到38k的每个描述。请看下面的图片。所以函数是有效的,但是计算量是不可能在excel中运行的。如果我把它一分为二( 120k X 16k),我们谈论的是超过20亿的计算。该功能是比较从A2到B1的描述,然后比较A2到C1的描述,依此类推,直到16k。然后它从A3中进行描述,并做同样的事情,
我想从我的数据库中删除类似的数据。现在我可以从我的数据库中删除重复的数据并保留一个。
$sql = "UPDATE `clf_ads` SET `enabled`= '0' WHERE adid NOT IN (SELECT * FROM (SELECT MAX(adid) FROM clf_ads GROUP BY adtitle) x)";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
echo "Record deleted successfully";
} else {
echo "Error de