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1，如何讓訓練siamese全卷積網(wǎng)絡(luò)ilsvrc15
2，如何評價ILSVRC2015
3，在圖像識別這一塊目前有沒有可以移植到嵌入式設(shè)備的深度學習算法
4，圖像算法怎么移植到嵌入式產(chǎn)品上
5，如何利用深度學習進行人臉檢測這一領(lǐng)域當前相關(guān)進展

1，如何讓訓練siamese全卷積網(wǎng)絡(luò)ilsvrc15

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將圖像處理中的二維離散卷積運算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。這種卷積運算可以用于自動提取特征，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也主要應(yīng)用于二維圖像的識別?！吧睢钡膯栴}是一個不確定的概念，多少算深？有人認為除了輸入層和輸出層以外只包含一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是淺層的，多個隱層的就是深層的。按照這樣的說法，一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如果包含一個輸入層，一個卷積層，一個輸出層，那它就是淺層的。但一般不這樣用，何以然?。渴褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地去提取特征，特征越抽象，越有利于識別（分類）。那我就一定要將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成深層的啊！而且通常卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也包含池化層、全連接層，最后再接輸出層。我更傾向于叫它：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Network）。所以，DCNN和DNN的區(qū)別主要就在于DCNN有卷積、池化層，多個卷積-池化單元構(gòu)成特征表達，主要應(yīng)用于二維圖像識別。最粗淺的理解就是：DCNN是帶有二維離散卷積操作的DNN。

沒看懂什么意思？

如何讓訓練siamese全卷積網(wǎng)絡(luò)ilsvrc15

2，如何評價ILSVRC2015

個人覺得Kaiming是good idea和實現(xiàn)能力的完美結(jié)合，有的人可能一開始想到一個好點子，但是苦于某種技術(shù)上的原因，或者自身姿勢水平有限，做不出來；有的人可能實現(xiàn)能力很強，但是只能跟著別人走，所以文章里基本是別人各種方法的組合。Kaiming大神既有他人想不到的idea（暗原色已經(jīng)說爛了吧都），也有出色的實現(xiàn)能力（一般人你跟他說你去設(shè)計一個150層網(wǎng)絡(luò)肯定能拿明年ILSVRC第一他估計也設(shè)計不出來）。當然實現(xiàn)能力是很重要的，別人論文里結(jié)果秒天秒地，結(jié)果自己拿來訓練網(wǎng)絡(luò)都不收斂（比如本菜雞）也是不行的。這個網(wǎng)絡(luò)的一個非常重要的優(yōu)點是它（目前看起來）非常地接地氣，一看就覺得好理解，有道理，而且應(yīng)該會容易實現(xiàn)，負擔小，這是很重要的。ILSVRC2014結(jié)果出來以后大家的關(guān)注點都放在GoogleNet上，但是后來用的最多的還是VGG16，因為VGG16的設(shè)計思想非常樸實，而且拿來很容易就能用，也吃不了太多資源就能自己訓練。

別人的想法不是特別重要，你自己認為自己做的對就好，但是也不能傷害自己傷害別人。

如何評價ILSVRC2015

3，在圖像識別這一塊目前有沒有可以移植到嵌入式設(shè)備的深度學習算法

先說圖像識別，一般推薦opencv。因為是Intel主導的一個開源庫用C和C++混合編寫。如果嵌入式設(shè)備是搭配著linux平臺應(yīng)該是可以做的。然后深度學習這塊兒的話一般可以入手的就是反向傳播，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭配。在細一點就是做同一類型的圖片的機器學習。要是想盡快出產(chǎn)品，就是比較推薦樹莓派加上谷歌Cloud Vision API。

深度學習在物體識別中最重要的進展體現(xiàn)在imagenet ilsvrc3挑戰(zhàn)中的圖像分類任務(wù)。傳統(tǒng)計算機視覺方法在此測試集上最低的錯誤率是26.172%。2012年，欣頓的研究小組利用卷積網(wǎng)絡(luò)把錯誤率降到了15.315%。此網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被稱為alex net，與傳統(tǒng)的卷積網(wǎng)絡(luò)相比，它有三點與眾不同之處：首先，alex net采用了dropout的訓練策略，在訓練過程中將輸入層和中間層的一些神經(jīng)元隨機置零。這模擬了噪音對輸入數(shù)據(jù)的各種干擾使一些神經(jīng)元對一些視覺模式產(chǎn)生漏檢的情況。dropout使訓練過程收斂得更慢，但得到的網(wǎng)絡(luò)模型更加魯棒。其次，alex net采用整流線型單元作為非線性的激發(fā)函數(shù)。這不僅大大降低了計算的復雜度，而且使神經(jīng)元的輸出具有稀疏的特征，對各種干擾更加魯棒。第三，alex net通過對訓練樣本鏡像映射和加入隨機平移擾動，產(chǎn)生了更多的訓練樣本，減少了過擬合。在imagenet ilsvrc 2013比賽中，排名前20的小組使用的都是深度學習技術(shù)。獲勝者是紐約大學羅伯·費格斯(rob fergus)的研究小組，所采用的深度模型是卷積網(wǎng)絡(luò)，并對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作了進一步優(yōu)化，錯誤率為11.197%，其模型稱作clarif。在ilsvrc 2014比賽中，獲勝者goolenet[18]將錯誤率降到了6.656%。goolenet突出的特點是大大增加了卷積網(wǎng)絡(luò)的深度，超過了20層，這在此之前是不可想象的。很深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)給預(yù)測誤差的反向傳播帶了困難，這是因為預(yù)測誤差是從最頂層傳到底層的，傳到底層的誤差很小，難以驅(qū)動底層參數(shù)的更新。goolenet采取的策略是將監(jiān)督信號直接加到多個中間層，這意味著中間層和底層的特征表示也要能夠?qū)τ柧殧?shù)據(jù)進行準確分類。如何有效地訓練很深的網(wǎng)絡(luò)模型仍是未來研究的一個重要課題。雖然深度學習在imagenet上取得了巨大成功，但是很多應(yīng)用的訓練集是較小的，在這種情況下，如何應(yīng)用深度學習呢？有三種方法可供參考：(1)可以將imagenet上訓練得到的模型作為起點，利用目標訓練集和反向傳播對其進行繼續(xù)訓練，將模型適應(yīng)到特定的應(yīng)用[10]。此時imagenet起到預(yù)訓練的作用。(2)如果目標訓練集不夠大，可以將底層的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)固定，沿用imagenet上的訓練集結(jié)果，只對上層進行更新。這是因為底層的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)是最難更新的，而從imagenet學習得到的底層濾波器往往描述了各種不同的局部邊緣和紋理信息，而這些濾波器對一般的圖像有較好的普適性。(3)直接采用imagenet上訓練得到的模型，把最高的隱含層的輸出作為特征表達，代替常用的手工設(shè)計的特征。

在圖像識別這一塊目前有沒有可以移植到嵌入式設(shè)備的深度學習算法

4，圖像算法怎么移植到嵌入式產(chǎn)品上

一般可以比較容易地移植c語言實現(xiàn)的算法,有可能需要調(diào)整算法用到的數(shù)據(jù)類型,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這些如果要利用嵌入式產(chǎn)品的優(yōu)化性能(一般與硬件和指令系統(tǒng)相關(guān)),就需要替換現(xiàn)有算法的部分函數(shù)以嵌入式產(chǎn)品提供的算法庫函數(shù),這當然又涉及數(shù)據(jù)類型,接口,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這些內(nèi)容如果算法效率仍然不能滿足要求,就需要匯編級,寄存器級的編程了,充分利用嵌入式芯片的流水線,總線,并行運算,特殊指令這些特點來優(yōu)化算法關(guān)鍵部分.普通可以更換嵌入式芯片,選擇速度更快,能力更強的來減少優(yōu)化花費的成本,以適應(yīng)芯片的不斷更新?lián)Q代.

5，如何利用深度學習進行人臉檢測這一領(lǐng)域當前相關(guān)進展

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。

首先我得說樓主是大馬哈，超級大馬哈，你問的問題就像太大了。轉(zhuǎn)載別人的，你看看，看入你法眼不：簡單說說：1 數(shù)據(jù)庫，像題主這樣的數(shù)據(jù)集，傳統(tǒng)的手工特征完全足夠，不需要用cnn，dl吃數(shù)據(jù)，現(xiàn)在比較大的人臉數(shù)據(jù)集，casia webface database，需要申請center for biometrics and security researchcenter for biometrics and security research；然后港中大也有一個人臉數(shù)據(jù)集；最近還有一個megaface，但是目前好像還不能下載megafacemegaface。2 網(wǎng)絡(luò)，caffe現(xiàn)在應(yīng)該是最廣泛的開源框架了，設(shè)計網(wǎng)絡(luò)比較簡單，只要有思路，就可以像搭積木一樣來組合。樓上的beanfrog貼出的model，對于數(shù)據(jù)量不夠而又想使用cnn的我們來說，福音有沒有，強烈建議題主在其上來finetune，并且歡迎交流。3 人臉識別，如果沒有講過預(yù)處理的當然需要detection和location，不過好多人臉數(shù)據(jù)集可以預(yù)先處理，這樣在caffe中只需要classification了。這塊你可以看看去年的imagenet競賽，imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)。今年的classification的task變了?？梢?..首先我得說樓主是大馬哈，超級大馬哈，你問的問題就像太大了。轉(zhuǎn)載別人的，你看看，看入你法眼不：簡單說說：1 數(shù)據(jù)庫，像題主這樣的數(shù)據(jù)集，傳統(tǒng)的手工特征完全足夠，不需要用cnn，dl吃數(shù)據(jù)，現(xiàn)在比較大的人臉數(shù)據(jù)集，casia webface database，需要申請center for biometrics and security researchcenter for biometrics and security research；然后港中大也有一個人臉數(shù)據(jù)集；最近還有一個megaface，但是目前好像還不能下載megafacemegaface。2 網(wǎng)絡(luò)，caffe現(xiàn)在應(yīng)該是最廣泛的開源框架了，設(shè)計網(wǎng)絡(luò)比較簡單，只要有思路，就可以像搭積木一樣來組合。樓上的beanfrog貼出的model，對于數(shù)據(jù)量不夠而又想使用cnn的我們來說，福音有沒有，強烈建議題主在其上來finetune，并且歡迎交流。3 人臉識別，如果沒有講過預(yù)處理的當然需要detection和location，不過好多人臉數(shù)據(jù)集可以預(yù)先處理，這樣在caffe中只需要classification了。這塊你可以看看去年的imagenet競賽，imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)imagenet large scale visual recognition competition 2014 (ilsvrc2014)。今年的classification的task變了?？梢缘脑挘鄦枂柸四樧R別顏鑒。