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项目简介

fine-tune YOLO v3 + FaceNet进行人脸识别，辨别。

前期文章的分享，我们介绍了YOLOv7人体姿态估计的文章以及MediaPipe人体姿态估计方面的文章。由于YOLOv7与MediaPipe都可以进行人体姿态估计，我们本期就对比一下2个算法的不同点。

文章转自Sipeed矽速科技

2024 甲辰龙年，RISC-V 龙腾之年，Sipeed 的 Maix 智算视觉生态终于迎来重大更新。MaixCAM，一款拥有Python/C++ SDK、自研IDE、智能视听、炫酷大模型的全能型板卡上线啦~

阅读文章全文：http://www.tcsae.org/article/doi/10.11975/j.issn.1002-6819.202410103

在过去的几年中，对机器学习模型的对抗攻击越来越引起人们的兴趣。通过仅对卷积神经网络的输入进行细微更改，可以输出完全不同的结果。最初的攻击是通过稍微改变输入图像的像素值来欺骗分类器以输出错误类来实现的。

在本文中提出了一种生成对抗图像块的方法，该图像块针对具有许多类内变异的目标，即人。目标是生成一个能够成功地将人隐藏在人体分类器中的图像块。攻击可能被恶意使用，以阻碍现有的监视系统，入侵者可以通过在对准监控摄像机的身体上放一块小纸板来偷偷摸摸。

01

第一部分 设计概述

1.1 设计目的

近些年随着人工智能技术的发展，深度神经网络算法逐步在星载、机载等遥感数据处理中得到广泛应用，在灾害预警及应急、海洋应用、环境监测、国土资源等方面起到越来越重要的作用，如图 1 所示。但卫星、无人机等需要对遥感 图像进行实时处理的应用场景，都对实现平台具有严格的体积、重量、功耗的限制。而深度神经网络又具有运算复杂度高、存储带宽需求大的特点。在高时效性要求与资源功耗等空间环境的强约束下，通用处理平台难以支撑在轨人工智能 应用的计算需求。这都使得人工智能技术在上述领域应用面临着巨大的挑战。因此亟需开展支持星载、机载人工智能应用的核心硬件与基础软件技术研究。

据统计，我国每年交通事故约50万起，因交通肇事死亡人数均超过10万人。人行横道是交通事故频发的地点之一。这主要是因为交通信号灯时间设置固定不灵活、提醒功能有限，以及其他人为因素所导致。