TensorFlow
将TensorFlow的变量格式从NCHW转换为NHWC
将一堆二维张量拼接成三维张量的时候，默认的Chanel维度在首位；然而在TensorFlow中张量的默认Channel维度在末尾。因此有时需要将变量模式从NCHW转换为NHWC以匹配格式。
深度学习
卷积神经网络中的Separable Convolution
移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为Separable Convolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution两部分，有效的减小了参数数量。
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基于Heat Map的人脸特征点检测
基于Heat Map的人脸特征点检测，在视频流中也许会有更加稳定的检测效果。
深度学习
我为何要创作深度学习人脸特征点检测系列
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深度学习
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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基于深度学习的人脸特征点检测 - 背景
为什么我决定采用深度学习实现面部特征点检测。
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Udacity: 图像分类项目
Udacity深度学习纳米学位作业项目2：图像分类。一些心得写在这里方便以后参考。