中国企业又在人脸检测算法准确率位列 FDDB 全球第一-低调大师

中国企业又在人脸检测算法准确率位列 FDDB 全球第一

2017-07-31 600

今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向雷锋网透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。

据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN 方法，通过对深层模型预训练，进行合理的参数调节，结合多尺度特征组合，hard negative mining，多尺度图像训练(multi-scale training)等策略提高人脸检测的准确度。

在随后的 2 月 5 日，FD

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一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机(perceptron)，拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…) 但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)。连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□...

2017-07-31

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1.5　本书的主要内容全书共分为12章。第1章为模式识别概述，讲述模式识别的基本概念、主要方法、系统的构成及其应用。第2章为基于贝叶斯决策理论的分类器，重点讲述作为监督模式识别理论基础的贝叶斯决策理论及统计判别。第3章为概率密度函数的估计，主要介绍概率密度函数的基本估计方法，包括参数估计方法及非参数估计方法。第4章为判别函数分类器的设计，详细介绍线性判别函数及非线性判别函数。第5章为近邻法，介绍几种常见的近邻法，包括最近邻法、k-近邻法、剪辑近邻法和压缩近邻法。第6章为特征选择，介绍常用特征的评价准则、最优特征的生成及特征选择的各种算法。第7章为特征提取，介绍基于类别可分性判据的特征提取和特征变换方法，包括主成分分析法、K-L变换、非线性维数降低和Haar变换。第8章为聚类，介绍各种聚类算法，包括顺序聚类算法、合并算法、模糊聚类方

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