文件列表:

SIAT-CNN (0, 2015-09-23)
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SIAT-CNN\Debug\SIAT-CNN.exe.manifest (666, 2015-09-23)
SIAT-CNN\Debug\SIAT-CNN.ilk (1645556, 2015-09-23)
SIAT-CNN\Debug\SIAT-CNN.pdb (4393984, 2015-09-23)
SIAT-CNN\SIAT-CNN (0, 2015-09-23)
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SIAT-CNN\SIAT-CNN\CCreateNetwork.h (5024, 2015-09-23)
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SIAT-CNN\SIAT-CNN\Debug\SIAT-CNN-Single.write.1.tlog (0, 2015-09-23)
SIAT-CNN\SIAT-CNN\Debug\SIAT-CNN.Build.CppClean.log (4054, 2015-09-23)
SIAT-CNN\SIAT-CNN\Debug\SIAT-CNN.lastbuildstate (104, 2015-09-23)
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SIAT-CNN\SIAT-CNN\Debug\SIAT-CNN.res (1120, 2015-09-23)
... ...

## CNN-Face-Point-Detection This project is about the utilization of CNN to detect human face point. Trained with the dataset LFW and images from Internet. ---------------- ## 2015/9/23 增补 这个CNN人脸配准系统是基于C++写的,核心模块都是自个实现的,代码参考的是一个开源的手写体识别CNN程序: http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi 论文参考的是: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm ,训练数据在官方主页里也提供了。 在调试多线程模块的时候一直有错,暂时就把多线程实现的部分注释掉了。故实际训练时是串行训练的,速度可想而知。 在博客 http://blog.csdn.net/reporter521/article/details/45567555 里面也说了,纯属抱着学习的心态。 :) 代码中的注释写的也比较完整,适合对CNN底层实现机制感兴趣的小伙伴。 --- ## 系统实现的模块大致分为: 1、卷积网络各基础部件模块,包括网络层类,神经元类,网络连接类等,各类别定义了各自的成员变量与成员函数, 详见:NeuralNetwork.h/cpp; 2、网络参数配置模块,对网络训练参数初始化配置,比如学习速率,收敛停止条件等,参数设置以配置文件形式进行读取与修改, 详见:Preferences.h/cpp; 3、网络构建模块,包括对九层网络的逐层构建,层间神经元建立连接,权值初始化等,详见:CCreateNetwork.h/cpp; 4、网络前向/后向模块,前向计算进行网络计算,后向传播进行网络训练,在训练过程中经过一定次数时将网络权值自动保存为本地文件, 详见:CCalculateNetwork.h/cpp; 5、系统逻辑模块,实现命令行的交互实现,若选择进行网络预测,询问是否需要载入已训练好的网络权值,若需要,则弹窗手动选择之前保存的已训练好的网络权值;若选择网络训练,则询问是重新开始训练,还是载入已有参数权重接着进行训练,详见:main.cpp。

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