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
我已经研究了大约一个小时,但我似乎无法渲染等轴测地图。我想实现像这样的东西。但我得到了。我将地图存储为一维数组中的瓦片,如下所示:
private final int width, height;
private final int tileWidth, length;
private int[] tiles;
public Level(int width, int height) {
this.width = width;
this.height = height;
tiles = new int[width * he