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: 深度学习（Deep Learning）

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综合问题文章简介

云时之间 回复了问题 2026-01-13 08:01 人工智能 深度学习（Deep Learning）: 问答高速公路收费站的高清车牌识别准确率不高，可否通过人工智能深度学习的技术来提升准确率？

云时之间: 使用深度学习成本太贵了，现在的高清OCR基本大部分满足需求了。。。。; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 3 回复

元峰 回复了问题 2026-01-13 07:40 人工智能 人脸识别 计算机科学 深度学习（Deep Learning）: 问答 Face++、商汤、依图、云从、百度人脸识别、腾讯优图，谁会在未来主宰国内人脸识别和安防市场？

元峰: 第一次修改原回答冒昧的只答海康威视貌似有点幼稚了。最近准备秋招面试，参加宣讲会加上面试的时候与面试官聊天，对这个问题有了更深一步的认识。现在的人脸识别一般是在银行界和部分公安局应用，商汤，依图，云从等公司都有不小的市场份额。区别在于:商汤做的比较种类比较多而杂，听宣讲会，它有人脸识别，美颜，自...; 赞同56 反对 0 人感谢 10 评论 29 回复

项亮 回复了问题 2026-01-13 08:03 图像处理 机器学习 OCR（光学字符识别） OpenCV 深度学习（Deep Learning）: 问答怎么从零实现车牌识别（LPR）？

项亮: 那就用深度学习吧，有足够的标注样本就可以搞定。https://zhuanlan.zhihu.com/p/21344595?refer=xlvector; 赞同13 反对 0 人感谢 11 评论 16 回复

错毂 回复了问题 2026-01-13 08:04 深度学习（Deep Learning）: 问答请问关于用深度学习做车牌识别有哪些经典论文推荐？

错毂: 车牌也有很多种场景。如果是那种停车场收费的车牌识别，是可以不需要深度学习的。 mnist了解一下。; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 2 回复

梁百万 回复了问题 2026-01-13 07:40 人工智能 人脸识别 机器学习 深度学习（Deep Learning） 美团云: 问答如何评价美团云上线的人脸识别服务？

梁百万: 同意 @柳星辰，象征意义及对外宣传的噱头占比更大，不过云上的AI似乎一直都是BAT云的声量较大，美团云做人脸识别，应该向AI领域发力的信号吧。好像上周跟Intel还发布了战略合作？; 赞同1 反对 0 人感谢 0 评论 4 回复

匿名用户 回复了问题 2026-01-13 08:09 模式识别 图像识别 目标检测 深度学习（Deep Learning） Caffe（深度学习框架）: 问答用深度学习做基于视频的车牌识别，有什么好的方法吗？或者有什么相关的代码

匿名用户: HyperLPR 最近看到一个中文车牌开源框架 zeusees/HyperLPR; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 3 回复

卡本特 回复了问题 2026-01-13 08:18 人脸识别 深度学习（Deep Learning）: 问答基于深度学习的人脸识别与通常的人脸识别区别？

卡本特: 首先，人脸识别的目的是识别出一个人的身份，与人脸检测不同（找到图片中的人脸）。人脸识别的目的是找出一个人脸的特征表示，传统的方法是人工设计的特征表示，例如lbp特征，haar特征等。深度学习是通过训练样本找到一种不为人知的特征。但是最后都由一组特征向量表示一个人脸。最后通过计算特征与特征之间的...; 赞同1 反对 0 人感谢 0 评论 4 回复

卡本特 回复了问题 2026-01-13 08:30 人工智能 图像处理 人脸识别 机器学习 深度学习（Deep Learning）: 问答该选择哪个算法实现人脸识别？

卡本特: 大学生写人脸识别算法现实吗？; 赞同1 反对 0 人感谢 0 评论 7 回复

YU JIANG 回复了问题 2026-01-13 08:47 模式识别 计算机视觉 安防 海康威视 深度学习（Deep Learning）: 问答如何看待海康市值突破4000亿，其他公司还有玩的必要了么？

YU JIANG: 谢不邀。安防产业很大，有很多细分市场。海康很难大小通吃。这里说说几个比较有发展前景的细分市场。（也是海康比较薄弱的领域）智能分析，人工智能。比如图像识别，人脸，大数据等。特定的安防领域，行业应用，个性化的系统解决方案。比如交通，会议视频，停车场，地铁，教育，金融领域等等。软件平台，后端存储等。...; 赞同4 反对 0 人感谢 5 评论 19 回复

采石工 回复了问题 2026-01-13 07:35 信息技术（IT） 人脸识别 机器学习 图像识别 深度学习（Deep Learning）: 问答人脸识别最前沿在研究什么？

采石工: 最近在做人脸识别相关的工作, 比较关注这方面的学术动态. 发现对人脸识别的Loss函数改进的论文比较多, 如: [2017] L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification [2017 ACM MM] NormFace...; 赞同103 反对 0 人感谢 4 评论 7 回复

eraka 回复了问题 2026-01-13 07:33 人脸识别 机器学习 深度学习（Deep Learning） Caffe（深度学习框架）: 问答使用caffe来做人脸识别？

eraka: 如上面几位所说，用CNN train model 数据很重要很重要很重要，我就来分享一些公开的数据。 1. 李子青组的 CASIA-WebFace(50万，1万个人). 需申请.Center for Biometrics and Security Research 2. 华盛顿大学百万人脸MegaF...; 赞同169 反对 0 人感谢 9 评论 6 回复

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