Tensorflow(@CVision)
13.9K subscribers
1.17K photos
239 videos
68 files
2.23K links
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق
بینایی ماشین و پردازش تصویر

TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision

سایت دوره
http://class.vision

👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها:
@classvision_support
Download Telegram
کورس آموزشی یادگیری عمیق با پایتون و کراس
Deep Learning in Python

In this course, you'll gain hands-on, practical knowledge of how to use neural networks and deep learning with Keras 2.0, the latest version of a cutting edge library for deep learning in #Python.


1__Basics of deep learning and neural networks
2__Optimizing a neural network with backward propagation
3__Building deep learning models with #keras
4__#Fine-tuning keras models

🔗https://www.datacamp.com/courses/deep-learning-in-python

#course #آموزش #deep_learning
#مقاله #سورس_کد

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
pic: http://bit.ly/2srFGOS
(Submitted on 11 Apr 2016)
#MTCNN

در الگوریتمهای قدیمی تشخیص چهره, موقعیت سر, حالات چهره، نور و ... تاثیر گذار بود و الگوریتم های موجود را با مشکل مواجه میکرد.
الگوریتمهایی نظیر Viola and Jones - Haar-cascade که در opencv پیاده سازی شده برای چهر های رو به رو و نزدیک رو به رو خوب کار میکند اما برای چهره هادر موقعیت ای دیگر کارایی ندارد!
تیم تحقیقاتی ماکروسافت با ارائه مقاله ای در سال 2014 با عنوان
Joint Cascade Face Detection and Alignment
با جنگل تصادفی این مشکل را تا حد زیادی برطرف کرد و سرعت هم تا حدود 30 میلی ثانیه برای تصاویر VGA بهبود داد، اما انتخاب ویژگی های دستی پرفورمنس را محدود کرده بود.

اما در این مقاله با کمک یادگیری عمیق دقت تا حد خوبی افزایش یافته و همانن مقاله ماکروسافت علاوه بر تشخیص کار face alignment هم انجام میشود.
در این روش 3 شبکه عصبی کانولوشنالی پشت سر هم و به صورت آبشاری قرار گرفته است
شبکه اول: بسیار سبک برای پیدا کردن تمامی نواحی مشکوک به وجود چهره.
شبکه دوم : این شبکه از از خروجی شبکه اول ورودی میگیرد؛ نواحی اشتباه پیدا شده را حذف میکند.
شبکه سوم: کاری شبیه یه شبکه دوم بر روی نواحی باقی مانده, همچنین پیدا کردن landmark های چهره نظیر چشم ها و بینی و alignment نقاط.



🕐Runtime efficiency:
It takes 16fps on a 2.60GHz CPU and 99fps on GPU (Nvidia Titan Black)

🔗abstract:
https://arxiv.org/abs/1604.02878

🔗Paper:
https://arxiv.org/pdf/1604.02878

🔗Project Page:
https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/

🔗codes:
⚙️#Matlab / #Caffe implementation :
http://bit.ly/2rvkr9Q
⚙️#Python / #Tensorflow implementation :
http://bit.ly/2t1fB6e

#face #face_detection #face_alignment #MTCNN
#deep_learning #cnn #convolutional_neutral_network
#کورس،
متاسفانه این دوره رایگان نیست
Applied Data Science with #Python Specialization

(Upcoming session: Jul 3 — Aug 7 , 2017)
http://bit.ly/2rZeVxj

#pandas, #matplotlib, #scikit_learn, #nltk