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爱码网2024-06-26 16:00:4059面试简历pythonAI面试简历docx下载
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一.资料图片

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二.资料简介

3年python 开发经验,精通Python 后台开发,熟悉机器学习常用算法和深度学习框架Tensorflow、Pytorch,熟悉Numpy 与Pandas,熟悉熟悉HTTP 协议、socket 以及UWSGI 协议,熟悉常用Linux 命令,熟练使用git 常用操作。对待工作认真负责、责任心强,与同事相处融洽,具有良好的团队协作意识。

● 人脸检测于提取------>>组建输入数据格式------>>模型的训练与测试 >>准确率展示以及超参数选择

1. 使用multiprocessing 多进程、opencv、dlib 来进行人脸对齐与裁剪:

首先使用opencv 读取不同人的图片数据,并将bgr 格式转换为rgb 格式的数据然后使用dlib 库对rgb 数据进行检测,与图片的裁剪

最后按读取顺序,使用opencv 将rgb 数据转化为bgr 格式,并且保存成带有序列的图片文件

2. 构建输入数据的方式:从上边输出的数据集随机选取一个样本anchor,然后再随机选取一个与

anchor 同类的样本postive,在选择一个与anchor 不同类的样本,记为negative,构建一个三元组

(anchor,positive、negative)

3. 以VGG-16网络结构为基础,搭建一个共享参数的13层卷积核为3,步长为1的卷积层和3个全连接层, 最后输出128维度的照片数据。

损失函数:让同类型照片的之间距离差最小,不同类之间距离差最大,然后损失函数就是将上边直 接距离相减再加一个阀值

4. 模型训练与测试:按批次50张数据输入,训练模型,准确率展示出来

5. 确认最优超参数:阀值与学习率

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