# 说明
这是 2013 年 **"[中国云-移动互联网创新大赛](http://2013.icome.org.cn/)"**的 **"[技术类赛题 2](http://2013.icome.org.cn/subjects/10#002) :慧眼识人——轻松捕捉剪影—— 勾勒人物图片中的人物轮廓"**, 这个任务原主办方的奖励是第一名奖金 3w, 百度在这个基础上再添奖金 20w. 重赏之下必有勇夫, 高手云集, 我就重在参与了. **此算法采用深度的卷积神经网络对图片进行分割**, 详细说明见另外两个 pdf 文档.
##更新(结果已出)
比赛结果已经公布, 出乎意料, 前十名中只有两支队伍采用了深度学习算法. 另外一支果然是来自中科院的团队, 最终夺得第一名,恭喜啦~
我虽然用的也是深度学习, 但是得分比较靠后, 参数难调, GPU 太慢. 再接再厉吧, 详情请见百度开放社区公布的** [leaderboard](http://openresearch.baidu.com/activityprogress.jhtml?channelId=576) **, 哈哈, 倒数第二就是我啦.
##1. 团队基本信息
团队名称: DeepLearner
团队编号: 309号团队
领队姓名: DanielD (实际上就我一个人, - - )
领队邮件地址: 986639399@qq.com
##2. 运行环境
操作系统:Ubuntu 12.04,64bit,内核 Linux 3.5.0
编程语言:python 2.7.3
版本说明:
numpy-1.6.1
scipy-0.9.0 (此版本会出现一个warning,但不影响运行,0.12以上版本修复了这个bug)
PIL-1.1.7 (64位系统默认的 PIL 没有安装jpeg和png的库的,需要单独安装)
theano-0.6.0rc3
##3. 运行命令
$ cd ./src/recog/
$ chmod +x run.sh
$ ./run.sh dir1 dir2 (dir1:待处理的图片目录, dir2:保存剪影图片的目录)
##4. 运行例子
./run.sh /home/dailiang/train-origin-pics/ /home/dailiang/profiles-pics/
在本地CPU-i5-2400, 3.1GHz*4,3.8GiB内存配置下,处理5388张图片的时间约为102min。
**注意事项**:
- 该 shell 脚本将开启四个进程,如果程序运行中间中断,请手动将后台的三个 python 进程关闭
- 产生的结果是与原图尺寸相同的256灰度级的单通道 jpg 图片
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
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2013 中国云-移动互联网创新大赛中奖金最高的一个项目.zip (15个子文件)
222二婷3789
系统概述.pdf 368KB
src
recog
model_params.pkl 2.09MB
preProcess.py 2KB
process2.py 5KB
process3.py 4KB
process0.py 4KB
postProcess.py 6KB
process1.py 5KB
run.sh 449B
train
cnn_logistic_regression.py 8KB
preProcess.py 2KB
fine_tuning.py 8KB
cnn_mlp.py 9KB
readme.md 2KB
程序说明文档.pdf 420KB
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