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
以上人脸识别过程,存在一定的问题,当人脸原始数据比较大时,数据库中必然存在比较多的人脸数据,当进行人脸识别时,被识别的人脸与数据库中的数据对

预测性维护:使用卷积神经网络(CNN)检测传感器故障

 

在机器学习中,随着时间的推移,预测维修的话题变得越来越流行。
在本文中,我们将看一个分类问题。我们将使用Keras创建一个卷积神经网络(CNN)模型,并尝试对结果进行直观的解释。
数据集
我决定从evergreenUCIrepository(液压系统的状态监测)中获取机器学习数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Condition

使用深度学习检测疟疾

人工智能结合开源硬件工具能够提升严重传染病疟疾的诊断。
人工智能(AI)和开源工具、技术和框架是促进社会进步的强有力的结合。“健康就是财富”可能有点陈词滥调,但它却是非常准确的!在本篇文章,我们将测试AI是如何与低成本、有效、精确的开源深度学习方法结合起来一起用来检测致死的传染病疟疾。
我既不是一个医生,也不是一个医疗保健研究者,我也绝不像他们那样合格,我只是对将AI应用到医疗保健研究感兴趣