一步一步带你完成深度学习与对象检测之人脸识别
通过往期的分享，我们了解到人脸识别的大概过程，主要包括：
1、人脸图片的搜集（原始数据）
2、从图片中识别到人脸
3、人脸数据提取
4、人脸数据保存
5、从图片或者视频中检测到人脸
6、人脸数据提取
7、被识别的人脸与数据库中的数据一一对比，识别出人脸
标签： 人工智能
5步实现深度学习OpenCV对象检测：Faster-RCNN图片识别
Faster-RCNN对象检测算法是R-CNN对象检测的第三个版本算法，其前面还有Fast-RCNN与RCNN算法，由于R-CNN无法实现End-to-End训练，Fast R-CNN Selective Search耗时比较长等原因，作者在此2版的基础上，更新到了Faster-RCNN对象检测算法。
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人工智能与机器学习Pytorch手写数字识别-MINIST数据集识别篇
上期文章，我们分享了Pytorch手写数字的训练，当pytorch训练完成后，保存了训练的参数，方便本期使用预训练参数，进行手写数字的识别
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Pytorch 手写数字识别（MINIST 数据集训练）
前期文章我们分享了tensorflow 的手写数字识别的训练以及识别过程，有网友私信是否写一下pytorch训练识别过程，本期文章我们来分享一下pytorch的手写数字训练
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pytorch神经网络手写文字识别（MINIST数据集，CNN卷积神经网络
前期文章我们分享了tensorflow 的手写数字识别的训练以及识别过程，有网友私信是否写一下pytorch训练识别过程，本期文章我们来分享一下pytorch的手写数字训练
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深度学习和OpenCV对象检测(MobileNet SSD多进程视频流实时识别)
由于Windows没有fork调用，Windows上无法使用，因此python提供了一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块
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深度学习和OpenCV的对象检测(MobileNet SSD视频流实时识别)
上期文章，我们分享了如何使用opencv 与MobileNet SSD模型来检测给定的图片，有网友反馈能否提供一下视频流的实时检测代码
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PyTorch 的安装与模型的训练与保存
PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。 它主要由 Facebook 的人工智能研究小组开发
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人工智能TensorFlow（十七）MNIST手写数字识别——实战篇
上期文章TensorFlow手写数字-训练篇，我们训练了我们的神经网络，本期使用上次训练的模型，来识别手写数字（本期构建TensorFlow神经网络代码为上期文章分享代码）
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人工智能TensorFlow（十六）MNIST手写数字识别——训练篇
上期我们分享了CNN的基本结构，本期我们就拿MNIST数据集来训练一下手写数字的数据库，以便我们下期能够使用训练好的模型，来进行手写数字的识别。
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