基于深度学习的人脸特征点检测-移植到iPhone
如何通过CoreML在iPhone应用中使用TensorFlow模型
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基于深度学习的人脸特征点检测-模型导出与应用
使用Estimator API时，导出适用于推演的网络模型的正确方法。
基于深度学习的人脸特征点检测 - 网络模型构建
如何使用TensorFlow构建一个属于你自己的神经网络模型。
基于深度学习的人脸特征点检测 - 生成TFRecord文件
将面部区域的图片与特征点位置一起打包成TensorFlow可用的TFRecord文件。
基于深度学习的人脸特征点检测 - 数据预处理
如何使用Python从22万张图片中提取检测人脸特征点的可用样本。
基于深度学习的人脸特征点检测 - 数据集整理
从互联网获取的数据大多数情况下不是开箱即用的，这意味着我们需要对数据进行初步的整理，例如统计数据量、去除不需要的文件、必要的格式转换等。
基于深度学习的人脸特征点检测 - 数据与方法
上一篇博文介绍了人脸检测与面部特征点检测的背景，并提到了当前技术方案存在特征点位置不稳定的缺点，需要新的解决方案。本文将对困难的解决方案做出介绍。