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个 人 编 程 技 术 记 录 目 录 个 人 编 程 技 术 记 录 记 录 精 彩 的 程 序 人 生 P y t o r c h 系 列 教 程 P a d d l e P a d d l e 系 列 教 程 标 签 墙     存 档 寒 江 孤 影 , 江 湖 故 人 , 相 逢 何 必 曾 相 识 . 双 目 摄 像 头 测 量 距 离 有 更 新 ！ 2 0 2 2 0 1 2 2 在 计 算 机 视 觉 中 ， 可 以 通 过 双 目 摄 像 头 实 现 ， 常 用 的 有 B M 算 法 和 S G B M 算 法 等 ， 双 目 测 距 跟 激 光 不 同 ， 双 目 测 距 不 需 要 激 光 光 源 ， 是 人 眼 安 全 的 ， 只 需 要 摄 像 头 ， 成 本 非 常 底 ， 也 用 于 应 用 到 大 多 数 的 项 目 中 。 本 章 我 们 就 来 介 绍 如 何 使 用 双 目 摄 像 头 和 S G B M 算 法 实 现 距 离 测 量 。       A n d r o i d       0 0 基 于 P a d d l e P a d d l e 实 现 的 目 标 检 测 模 型 S S D 有 更 新 ！ 2 0 2 2 0 1 2 2 S S D ， 全 称 S i n g l e S h o t M u l t i B o x D e t e c t o r ， 是 W e i L i u 在 E C C V 2 0 1 6 上 提 出 的 一 种 目 标 检 测 算 法 ， 截 至 目 前 是 主 要 的 检 测 框 架 之 一 ， 相 比 F a s t e r R C N N 有 明 显 的 速 度 优 势 ， 相 比 Y O L O V 1 又 有 明 显 的 m A P 优 势 。 本 开 源 是 基 于 P a d d l e P a d d l e 实 现 的 S S D ， 参 考 了 P a d d l e P a d d l e 下 的 m o d e l s 的 s s d ， 包 括 M o b i l e N e t S S D ， M o b i l e N e t V 2 S S D ， V G G S S D ， R e s N e t S S D 。 使 用 的 是 V O C 格 式 数 据 集 ， 同 时 提 供 了 预 训 练 模 型 和 V O C 数 据 的 预 测 模 型 。       深 度 学 习 P a d d l e P a d d l e       0 0 基 于 P a d d l e P a d d l e 实 现 的 密 度 估 计 模 型 C r o w d N e t 有 更 新 ！ 2 0 2 2 0 1 2 2 C r o w d N e t 模 型 是 2 0 1 6 年 提 出 的 人 流 密 度 估 计 模 型 ， 论 文 为 《 C r o w d N e t : A D e e p C o n v o l u t i o n a l N e t w o r k f o r D e n s e C r o w d C o u n t i n g 》 ， C r o w d N e t 模 型 主 要 有 深 层 卷 积 神 经 网 络 和 浅 层 卷 积 神 经 组 成 ， 通 过 输 入 原 始 图 像 和 高 斯 滤 波 器 得 到 的 密 度 图 进 行 训 练 ， 最 终 得 到 的 模 型 估 计 图 像 中 的 行 人 的 数 量 。 当 然 这 不 仅 仅 可 以 用 于 人 流 密 度 估 计 ， 理 论 上 其 他 的 动 物 等 等 的 密 度 估 计 应 该 也 可 以 。       P a d d l e P a d d l e 深 度 学 习       0 0 基 于 P y r a m i d b o x 实 现 的 大 规 模 人 脸 检 测 有 更 新 ！ 2 0 2 2 0 1 2 2 P y r a m i d B o x 是 一 种 基 于 S S D 的 单 阶 段 人 脸 检 测 器 ， 它 利 用 上 下 文 信 息 解 决 困 难 人 脸 的 检 测 问 题 。 如 下 图 所 示 ， P y r a m i d B o x 在 六 个 尺 度 的 特 征 图 上 进 行 不 同 层 级 的 预 测 。 该 工 作 主 要 包 括 以 下 模 块 ： L F P N 、 P y r a m i d A n c h o r s 、 C P M 、 D a t a a n c h o r s a m p l i n g 。       P a d d l e P a d d l e 深 度 学 习       0 0 基 于 P a d d l e P a d d l e 2 . 0 动 态 图 实 现 的 C R N N 文 字 识 别 模 型 有 更 新 ！ 2 0 2 2 0 1 2 2 本 项 目 是 P a d d l e P a d d l e 2 . 0 动 态 图 实 现 的 C R N N 文 字 识 别 模 型 ， 可 支 持 长 短 不 一 的 图 片 输 入 。 C R N N 是 一 种 端 到 端 的 识 别 模 式 ， 不 需 要 通 过 分 割 图 片 即 可 完 成 图 片 中 全 部 的 文 字 识 别 。 C R N N 的 结 构 主 要 是 C N N + R N N + C T C ， 它 们 分 别 的 作 用 是 ， 使 用 深 度 C N N ， 对 输 入 图 像 提 取 特 征 ， 得 到 特 征 图 。 使 用 双 向 R N N （ B L S T M ） 对 特 征 序 列 进 行 预 测 ， 对 序 列 中 的 每 个 特 征 向 量 进 行 学 习 ， 并 输 出 预 测 标 签 （ 真 实 值 ） 分 布 。 使 用 C T C L o s s ， 把 从 循 环 层 获 取 的 一 系 列 标 签 分 布 转 换 成 最 终 的 标 签 序 列 。       P a d d l e P a d d l e 计 算 机 视 觉 深 度 学 习       0 0 基 于 P y t o r c h 实 现 人 脸 关 键 点 检 测 模 型 M T C N N 有 更 新 ！ 2 0 2 2 0 1 2 2 M T C N N ， M u l t i t a s k c o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k （ 多 任 务 卷 积 神 经 网 络 ） ， 将 人 脸 区 域 检 测 与 人 脸 关 键 点 检 测 放 在 了 一 起 ， 总 体 可 分 为 P N e t 、 R N e t 、 和 O N e t 三 层 网 络 结 构 。 它 是 2 0 1 6 年 中 国 科 学 院 深 圳 研 究 院 提 出 的 用 于 人 脸 检 测 任 务 的 多 任 务 神 经 网 络 模 型 ， 该 模 型 主 要 采 用 了 三 个 级 联 的 网 络 ， 采 用 候 选 框 加 分 类 器 的 思 想 ， 进 行 快 速 高 效 的 人 脸 检 测 。 这 三 个 级 联 的 网 络 分 别 是 快 速 生 成 候 选 窗 口 的 P N e t 、 进 行 高 精 度 候 选 窗 口 过 滤 选 择 的 R N e t 和 生 成 最 终 边 界 框 与 人 脸 关 键 点 的 O N e t 。 和 很 多 处 理 图 像 问 题 的 卷 积 神 经 网 络 模 型 ， 该 模 型 也 用 到 了 图 像 金 字 塔 、 边 框 回 归 、 非 最 大 值 抑 制 等 技 术 。       P y t o r c h 深 度 学 习 计 算 机 视 觉       0 0 给 语 音 识 别 文 本 加 上 标 点 符 号 2 0 2 2 0 1 2 2 在 语 音 识 别 中 ， 模 型 输 出 的 结 果 只 是 单 纯 的 文 本 结 果 ， 并 没 有 根 据 语 法 添 加 标 点 符 号 ， 本 教 程 就 是 针 对 这 种 情 况 ， 在 语 音 识 别 文 本 中 根 据 语 法 情 况 加 入 标 点 符 号 ， 使 得 语 音 识 别 系 统 能 够 输 出 在 标 点 符 号 的 最 终 结 果 。       P a d d l e P a d d l e 深 度 学 习 语 音 识 别       0 0 P P A S R 流 式 与 非 流 式 语 音 识 别 2 0 2 2 0 1 2 2 本 项 目 将 分 三 个 阶 段 分 支 ， 分 别 是 入 门 级 、 进 阶 级 和 最 终 级 分 支 ， 当 前 为 最 终 级 ， 持 续 维 护 版 本 。 P P A S R 中 文 名 称 P a d d l e P a d d l e 中 文 语 音 识 别 （ P a d d l e P a d d l e A u t o m a t i c S p e e c h R e c o g n i t i o n ） ， 是 一 款 基 于 P a d d l e P a d d l e 实 现 的 语 音 识 别 框 架 ， P P A S R 致 力 于 简 单 ， 实 用 的 语 音 识 别 项 目 。 可 部 署 在 服 务 器 ， N v i d i a J e t s o n 设 备 ， 未 来 还 计 划 支 持 A n d r o i d 等 移 动 设 备 。       语 音 识 别 语 音 P a d d l e P a d d l e 深 度 学 习       0 0 W e n e t S p e e c h 数 据 集 的 处 理 和 使 用 2 0 2 2 0 1 2 2 W e n e t S p e e c h 数 据 集 包 含 了 1 0 0 0 0 + 小 时 的 普 通 话 语 音 数 据 集 ， 所 有 数 据 均 来 自 Y o u T u b e 和 P o d c a s t 。 采 用 光 学 字 符 识 别 ( O C R ) 和 自 动 语 音 识 别 ( A S R ) 技 术 分 别 标 记 每 个 Y o u T u b e 和 P o d c a s t 录 音 。 为 了 提 高 语 料 库 的 质 量 ， W e n e t S p e e c h 使 用 了 一 种 新 颖 的 端 到 端 标 签 错 误 检 测 方 法 来 进 一 步 验 证 和 过 滤 数 据 。       语 音 深 度 学 习 人 工 智 能       0 0 基 于 P a d d l e P a d d l e 实 现 的 快 速 人 脸 识 别 模 型 2 0 2 2 0 1 2 2 本 项 目 参 考 了 A r c F a c e 的 损 失 函 数 ， 同 时 参 考 了 P P O C R v 2 模 型 结 构 ， 意 在 开 发 一 个 模 型 较 小 ， 但 识 别 准 确 率 较 高 且 推 理 速 度 快 的 一 种 人 脸 识 别 项 目 ， 该 项 目 训 练 数 据 使 用 e m o r e 数 据 集 ， 一 共 有 8 5 7 4 2 个 人 ， 共 5 8 2 2 6 5 3 张 图 片 ， 使 用 l f w a l i g n 1 2 8 数 据 集 作 为 测 试 数 据 。       P a d d l e P a d d l e 计 算 机 视 觉 深 度 学 习       0 0 基 于 P y t o r c h 实 现 的 快 速 人 脸 识 别 模 型 2 0 2 2 0 1 2 2 本 项 目 参 考 了 A r c F a c e 的 损 失 函 数 结 合 M o b i l e N e t ， 意 在 开 发 一 个 模 型 较 小 ， 但 识 别 准 确 率 较 高 且 推 理 速 度 快 的 一 种 人 脸 识 别 项 目 ， 该 项 目 训 练 数 据 使 用 e m o r e 数 据 集 ， 一 共 有 8 5 7 4 2 个 人 ， 共 5 8 2 2 6 5 3 张 图 片 ， 使 用 l f w a l i g n 1 2 8 数 据 集 作 为 测 试 数 据 。       P y t o r c h 深 度 学 习 计 算 机 视 觉       0 0 P P A S R 语 音 识 别 （ 进 阶 级 ） 2 0 2 2 0 1 2 2 P P A S R （ 进 阶 级 ） 基 于 P a d d l e P a d d l e 2 实 现 的 端 到 端 自 动 语 音 识 别 ， 相 比 入 门 级 ， 进 阶 级 从 三 个 方 面 来 提 高 模 型 的 准 确 率 ， 首 先 最 主 要 的 是 更 换 了 模 型 ， 这 次 采 用 了 D e e p S p e e c h 2 模 型 ， D e e p S p e e c h 2 是 2 0 1 5 年 百 度 发 布 的 语 音 识 别 模 型 ， 其 论 文 为 《 B a i d u ’ s D e e p S p e e c h 2 p a p e r 》 。 然 后 也 修 改 了 音 频 的 预 处 理 ， 这 次 使 用 了 在 语 音 识 别 上 更 好 的 预 处 理 ， 通 过 用 F F T e n e r g y 计 算 线 性 谱 图 。 最 后 修 改 的 是 解 码 器 ， 相 比 之 前 使 用 的 贪 心 策 略 解 码 器 ， 这 次 增 加 了 集 束 搜 索 解 码 器 ， 这 个 解 码 器 可 以 加 载 语 言 模 型 ， 对 解 码 的 结 果 调 整 ， 使 得 预 测 输 出 语 句 更 合 理 ， 从 而 提 高 准 确 率 。       P a d d l e P a d d l e 语 音 语 音 识 别 深 度 学 习       0 0 基 于 P y t o r c h 实 现 的 声 音 分 类 2 0 2 2 0 1 2 2 本 章 我 们 来 介 绍 如 何 使 用 P y t o r c h 训 练 一 个 区 分 不 同 音 频 的 分 类 模 型 ， 例 如 你 有 这 样 一 个 需 求 ， 需 要 根 据 不 同 的 鸟 叫 声 识 别 是 什 么 种 类 的 鸟 ， 这 时 你 就 可 以 使 用 这 个 方 法 来 实 现 你 的 需 求 了 。       P y t o r c h 深 度 学 习 语 音       0 0 基 于 T e n s o r f l o w 2 实 现 的 中 文 声 纹 识 别 2 0 2 2 0 1 2 2 本 章 介 绍 如 何 使 用 T e n s o r f l o w 实 现 简 单 的 声 纹 识 别 模 型 ， 首 先 你 需 要 熟 悉 音 频 分 类 ， 没 有 了 解 的 可 以 查 看 这 篇 文 章 《 基 于 T e n s o r f l o w 实 现 声 音 分 类 》 。 基 于 这 个 知 识 基 础 之 上 ， 我 们 训 练 一 个 声 纹 识 别 模 型 ， 通 过 这 个 模 型 我 们 可 以 识 别 说 话 的 人 是 谁 ， 可 以 应 用 在 一 些 需 要 音 频 验 证 的 项 目 。 不 同 的 是 本 项 目 使 用 了 A r c F a c e L o s s ， A r c F a c e l o s s ： A d d i t i v e A n g u l a r M a r g i n L o s s （ 加 性 角 度 间 隔 损 失 函 数 ） ， 对 特 征 向 量 和 权 重 归 一 化 ， 对 θ 加 上 角 度 间 隔 m ， 角 度 间 隔 比 余 弦 间 隔 在 对 角 度 的 影 响 更 加 直 接 。       T e n s o r f l o w 深 度 学 习 语 音       0 0 基 于 P y t o r c h 实 现 的 声 纹 识 别 模 型 2 0 2 2 0 1 2 2 本 章 介 绍 如 何 使 用 P y t o r c h 实 现 简 单 的 声 纹 识 别 模 型 ， 本 项 目 参 考 了 人 脸 识 别 项 目 的 做 法 P y t o r c h M o b i l e F a c e N e t , 使 用 了 A r c F a c e L o s s ， A r c F a c e l o s s ： A d d i t i v e A n g u l a r M a r g i n L o s s （ 加 性 角 度 间 隔 损 失 函 数 ） ， 对 特 征 向 量 和 权 重 归 一 化 ， 对 θ 加 上 角 度 间 隔 m ， 角 度 间 隔 比 余 弦 间 隔 在 对 角 度 的 影 响 更 加 直 接 。       P y t o r c h 深 度 学 习 语 音       0 0 基 于 M X N E T 实 现 的 年 龄 性 别 识 别 2 0 2 2 0 1 2 2 年 龄 性 别 识 别 ， 基 于 i n s i g h t f a c e 功 能 模 块 开 发 的 ， 支 持 多 张 人 脸 同 时 检 测 和 识 别 。       m x n e t 计 算 机 视 觉 深 度 学 习       0 0 基 于 P a d d l e P a d d l e 2 . 0 验 证 码 端 到 端 的 识 别 2 0 2 2 0 1 2 2 验 证 码 端 到 端 的 识 别 ， 是 对 《 我 的 P a d d l e P a d d l e 学 习 之 路 》 笔 记 六 — — 验 证 码 端 到 端 的 识 别 的 升 级 ， 这 篇 文 章 是 我 1 8 年 初 写 的 ， 基 于 当 时 的 V 2 版 本 编 写 ， 现 在 有 点 过 时 了 ， 突 然 想 升 级 一 下 。       P a d d l e P a d d l e 计 算 机 视 觉 深 度 学 习       0 0 P P A S R 中 文 语 音 识 别 （ 入 门 级 ） 2 0 2 2 0 1 2 2 P P A S R 基 于 P a d d l e P a d d l e 2 实 现 的 端 到 端 自 动 语 音 识 别 ， 本 项 目 最 大 的 特 点 简 单 ， 在 保 证 准 确 率 不 低 的 情 况 下 ， 项 目 尽 量 做 得 浅 显 易 懂 ， 能 够 让 每 个 想 入 门 语 音 识 别 的 开 发 者 都 能 够 轻 松 上 手 。 P P A S R 只 使 用 卷 积 神 经 网 络 ， 无 其 他 特 殊 网 络 结 构 ， 模 型 简 单 易 懂 ， 且 是 端 到 端 的 ， 不 需 要 音 频 对 齐 ， 因 为 本 项 目 使 用 了 C T C L o s s 作 为 损 失 函 数 。 在 传 统 的 语 音 识 别 的 模 型 中 ， 我 们 对 语 音 模 型 进 行 训 练 之 前 ， 往 往 都 要 将 文 本 与 语 音 进 行 严 格 的 对 齐 操 作 。 在 传 统 的 语 音 识 别 的 模 型 中 ， 我 们 对 语 音 模 型 进 行 训 练 之 前 ， 往 往 都 要 将 文 本 与 语 音 进 行 严 格 的 对 齐 操 作 ， 这 种 对 齐 非 常 浪 费 时 间 ， 而 且 对 齐 之 后 ， 模 型 预 测 出 的 l a b e l 只 是 局 部 分 类 的 结 果 ， 而 无 法 给 出 整 个 序 列 的 输 出 结 果 ， 往 往 要 对 预 测 出 的 l a b e l 做 一 些 后 处 理 才 可 以 得 到 我 们 最 终 想 要 的 结 果 。 基 于 这 种 情 况 ， 就 出 现 了 C T C （ C o n n e c t i o n i s t t e m p o r a l c l a s s i f i c a t i o n ） ， 使 用 C T C L o s s 就 不 需 要 进 行 音 频 对 齐 ， 直 接 输 入 是 一 句 完 整 的 语 音 数 据 ， 输 出 的 是 整 个 序 列 结 果 ， 这 种 情 况 O C R 也 是 同 样 的 情 况 。       语 音 语 音 识 别 P a d d l e P a d d l e 深 度 学 习       0 0 基 于 T N N 在 A n d r o i d 手 机 上 实 现 图 像 分 类 2 0 2 2 0 1 2 2 T N N ： 由 腾 讯 优 图 实 验 室 打 造 ， 移 动 端 高 性 能 、 轻 量 级 推 理 框 架 ， 同 时 拥 有 跨 平 台 、 高 性 能 、 模 型 压 缩 、 代 码 裁 剪 等 众 多 突 出 优 势 。 T N N 框 架 在 原 有 R a p i d n e t 、 n c n n 框 架 的 基 础 上 进 一 步 加 强 了 移 动 端 设 备 的 支 持 以 及 性 能 优 化 ， 同 时 也 借 鉴 了 业 界 主 流 开 源 框 架 高 性 能 和 良 好 拓 展 性 的 优 点 。       A n d r o i d 深 度 学 习 计 算 机 视 觉       0 0 基 于 M N N 在 A n d r o i d 手 机 上 实 现 图 像 分 类 有 更 新 ！ 2 0 2 2 0 1 2 2 M N N 是 一 个 轻 量 级 的 深 度 神 经 网 络 推 理 引 擎 ， 在 端 侧 加 载 深 度 神 经 网 络 模 型 进 行 推 理 预 测 。 目 前 ， M N N 已 经 在 阿 里 巴 巴 的 手 机 淘 宝 、 手 机 天 猫 、 优 酷 等 2 0 多 个 A p p 中 使 用 ， 覆 盖 直 播 、 短 视 频 、 搜 索 推 荐 、 商 品 图 像 搜 索 、 互 动 营 销 、 权 益 发 放 、 安 全 风 控 等 场 景 。 此 外 ， I o T 等 场 景 下 也 有 若 干 应 用 。       A n d r o i d 深 度 学 习 计 算 机 视 觉       0 0 1 2 3 4 5 6 浏 览 数 ： 0   文 章 总 数 ： 1 2 0 © 2 0 2 2 夜 雨 飘 零 粤 I C P 备 1 7 0 1 9 5 8 6 号

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