人工智能实验展示

让模型训练更Easy!

实验1 :目标检测

基于YOLOv3模型的Keras实现目标检测

本实验使用Keras实现YOLOv3模型进行目标检测,YOLOv3相对YOLOv2在小物体检测上进行了提高,对于紧凑密集或者高度重叠目标的检测也有显著效果。本实验能输入一段视频,并对视频中的物体检测标注,然后输出视频。

实验2 :人脸表情精准识别

基于dlib库实现人脸特征提取识别表情

本实验使用dlib库,一个机器学习的开源库,包含了机器学习的很多算法。能够很好的识别人脸,并能标注出人脸的关键点,通过人脸关键点眼睛、眉毛、嘴的变化,然后根据一定的规则区分相应特征变化对应的表情,从而识别出人脸的表情。

实验3 :人体姿态识别实验

基于OpenPose模型的使用Keras实现

本实验使用Keras实现OpenPose模型,OpenPose是由卡内基梅隆大学认知计算研究室提出的一种对多人身体、面部和手部形态进行实时估计的框架。本实验能实时识别人体关节关节点,并识别人体形态是行走、站立还是其他

人工智能16大行业项目案例

实验课程定期更新迭代,敬请关注!

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人工智能实验手册展示

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