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fakeapp,faceswap等deepfakes换

目前用于深度换的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算。 以下列出几款常用的换程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes 视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)) 下面几个程序的和官网下载地址,上deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)获得百度云地址。 Fakeapp 系统:Win7, Win10 优点:集成GUI图形界面,环境安装较简单,只要下载主程序和CORE文就行 缺点:容易出错,效率偏低,更新很慢 总结:适合没有编程基础用户 下载:官网(需要注册 Faceswap 系统:Win7, Win10 优点:Github开源,更新很快,效率高,不容易出错,出错之后容易调试,最新版集成GUI图形界面 缺点:需要一定的编程基础,需要安装python并用Python

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检测dlib, mtcnnx,FDDB测试

前面一直做检测相关内容,然后了下dib以及MTCNN的检测效果主要是速度,以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文的C++代码。 ---- 速度 在CPU和GPU模式下,于三种不同尺寸的图片,运行一千次测试平均的时效: CPU模式 MTCNN(既检测又做landmark): ? dlib (仅仅检测): ? GPU模式 MTCNN(既检测又做landmark): ? dlib (仅仅检测): ? 可以看到: 在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib,而且dlib还做了的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    开发AI,如何输出多个相似度的

    识别的功能我们已经研究了一段时间,我们主要需要实现的形式是将识别的库中的进行,然后通过系统评选出相似度最高的进行匹配。 因此,假如我们传入一张,会从注册中找一张最接近的返回出去。 经过我们讨论,我们现在需要修改这个识别和的机制,需要传入一张图片,从注册中找多张(目前是4张)图返回出去,而不是一张相似度最高的接口的入口方法: image.png 传入的检测接口(会不会识别到),和接口: image.png image.png 接口会返回参数有:注册姓名、相似度和成功与否 下面的方法是用于输入与注册进行,也有相似度的返回值。

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    使用PaddlePaddle实现识别

    其实就是做普通的分类预测,但是输出的不是最后一层全连接层,而是最后一层池化层,这样输出的就是的特征,然后使用角余弦函数来计算他们的相似度。 通过的方式实现一些场景的应用。上的和真实的是否为同一个,操作方式判断相似度的result是否达到预设值,推荐相似度为0.8时,为同一个。 利用这种的方式,有可以实现识别。 首先我们可以把以注册的方式加入到注册库中,加关联到该的信息; 然后要进行识别时,把要识别的和已注册的库中的进行,当为识别为同一个,就算识别成功 这样的处理方式好处是 但是如果要加入新的,需要收集大量该用户的,并再次进行训练,得到新的模型。 这样的识别方式,扩展性非常弱,但是识别速度较快,不需要每张都进行

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    的业务逻辑

    oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的请求 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 不同算法模型版本应的识别算法不同,新版本的整体效果会优于旧版本,建议使用“3.0”版本。

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    代码较工具(代码)收集整理

    1、Beyond Compare,这个是收费的,有资金可以买一个,的确是非常不错的 需要注意的是吧时间戳拿掉, 这样就可以加快效果 2、Meld免费,可以夹,而且界面较好看, 3、come compare,是微出品,有free版本,pro要收费,不过free够用可以夹,界面看着相不太习惯。 主题也可以改,还不错的 5、AptDiff,刚刚使用,不可以夹, 前4个都可以安装,平时肯定用得着,第5个看心情了,Meld和winmerge是Beyond Compare的免费替代品

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    识别哪家强?四种API

    本文将四种API,分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微的Face API,从成功率、价格和速度三方面分析上述四种服务商的产品 价格 现有以下三种情况: A:小型创业公司每月处理1000张图片 B:数字生产商每月处理10万张图片 C:数据中心每月处理1000万张图片 ? 较四种SDK 以下是四种工具支持的语言: ? inter-rater 可信度 在让计算机进行识别之前,我先记录下了自己所观察到的图片中数量。同时,我还找了三位同时图片进行识别。 这张图,我们四有不同的结论,分别是10张、13张、16张和16张。所以我打算取平均值,14。 较结果 ? 图中可以看出,微智能达到17.55%的检测率,为什么成功率如此低? 虽然亚马逊的工具能检测出最多的,但是谷歌和微的处理时间明显更快。 另外,在较小的图片中,同样还是亚马逊表现得更好: ?

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    java 调用百度api接口

    java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明:获取百度识别 ; e.printStackTrace(System.err); } return null; } } 2. package org.fh.util ; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; /** * 说明: * 作者:F-H * from:www.fhadmin.cn return null; } //PHOTODATA1 图片1的 base64码 //PHOTODATA2 图片2的 base64码 返回的score大于80 说明是同一个

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    思维导图

    哪款思维导图较好用? 用过很多思维导图如,XMind,MindManager,MindNode,MindJet,FreeMind,在线的也用过百度脑图、XMind Cloud、ProcessOn、mubu,没有一款完全符合我的需求 ,就是完完全全的在线,不想安装、手机上也能随时编辑制作导图。

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    简谈PCB设计

    今天和大侠简单聊一聊PCB设计,话不多说,上货。 一、原理图   原理图设计:会ORCAD就可以了,支持的Netlist超多,基本是业界标准。 二、PCB Layout 1.Protel,现在推Altium Designer。 国内低端设计的主流,国外基本没用。 在国内使用protel的还是有相当的市场的,毕竟中小公司硬电路设计还是低端的居多,不过建议各位尽早接触学习别的功能更优秀的,不要总在低层次徘徊,薪水不是很友好啊,你们都懂的。 2、pads PADS用的也是相当的多,好用,易上手,个感觉Protel好不知多少倍。适合于中低端设计,堪称低端中的无冕之王。 如果经常做高速板,建议还是选Cadence,一个是国内做高速板用Cadence较多,第二,因为流行,所以学习的话交流的也多点。

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    生信 | Blast (序列)

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    ceph开源监控

    介绍 目前主流的Ceph开源监控有:Calamari、VSM、Inkscope、Ceph-Dash、Zabbix等,下面简单介绍下各个开源组。 2. 开源 2.1 Calamari Calamari外提供了十分漂亮的Web管理和监控界面,以及一套改进的REST API接口(不同于Ceph自身的REST API),在一定程度上简化了Ceph的管理 最初Calamari是作为Inktank公司的Ceph企业级商业产品来销售,红帽2015年收购 Inktank后为了更好地推动Ceph的发展,外宣布Calamari开源,秉承开源开放精神的红帽着实又做了一非常有意义的事情 优点: 轻量级 官方化 界面友好 缺点: 不易安装 管理功能滞后 2.2 VSM Virtual Storage Manager (VSM)是Intel公司研发并且开源的一款Ceph集群管理和监控

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    生信 | needleall (多多序列)

    EMBOSS下载: http://pan.baidu.com/s/1i4SS5E1 测试文下载: http://pan.baidu.com/s/1mihF4xU 1. 解压到目录 2. 执行命令 . /configure 生成Makefile文 3. 执行命令make编译成执行文 4. 测试是否编译成功 EMBOSS包下的needleall 进入安装目录下的emboss文夹,将测试输入文复制到一个目录(这步随意,找到文即可) 执行命令.

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    STAR创建索引文(index)

    因为不连续的转录本结构,相短的片段长度,和测序通量的不断提升,高通量RNA-seq数据的准确仍然是一个有挑战性且未解决的问题。 当前可用的RNA-seq一般错误率较高,速度慢,受片段长度限制且偏差较大。 STAR(Spliced Transcripts Alignments to a Reference,STAR),使用了未压缩后缀阵列中的连续最大可种子搜索算法,接着种子进行聚类和拼接。 STAR在速度上胜过其他50多倍,在一个普通的12核服务器上,每小时5.5亿2 x 75 bp双端片段到类基因组上,同时改进了敏感性和准确性。 STAR的分析基本上可以分为两步:一是genomeGenerate(类似于tophat的index),二是:序列

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    802.11抓包之Microsoft Network Monitor

    从事WiFi嵌入式开发的同学,802.11协议层抓包分析是一个需要熟练掌握的一个技能,需要通过分析WiFi底层802.11协议层的数据包来定位问题。 同时从学习802.11协议的角度而言,最有效的学习方法就是通过抓包来学习,从抓到的数据包中,可以验证之前理论学习部分的知识,通过数据包的理解,不仅可以加深802.11协议的理解,还能提高自己在实际使用中问题分析 安装过程较简单,没有需要特别注意的地方。需要注意的是,安装完成后需要重新启动一下电脑,否则可能无法正确显示当前网络列表。 在“Frame Summary”框内可发现支持捕获到WiFi管理帧、TCP、UDP等数据包,同时还可显示“Process Name”、“Source”、“Destination”等网络信息。 二、混杂模式 我们在WiFi开发过程中定位问题通常需要通过无线网卡,捕获路由器与其他WiFi设备之间通讯的数据,普通模式下并没有捕获到。

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    识别哪家强?亚马逊、微、谷歌等大公司技术分析

    哪一个识别服务供应商你的项目来说是最好的呢? 让我们深入了解它们在成功率,定价和速度方面的差异。 我每个是如何想到不同的检测技术这一点非常的感兴趣。 话虽如此,我还是使用了我和同事的平均计数来设定一幅图像中检测到的预期数量。 速度的需求 虽然亚马逊能够检测到最多的,但谷歌和微的处理速度明显快于其他公司。然而平均来说,他们仍然需要超过一秒钟的时间来处理我们数据集上的单个图像。 (相)小群 在分析了这些图像后,亚马逊似乎非常擅长检测群中的,以及相较小的部。 小摘录 ? 亚马逊的示例图像 # 889545 ? 亚马逊、IBM 和微在这里非常相似,并返回了一个部的边框。谷歌略有不同,它关注的不是某,而是完整的头部(这我来说可能更说得通?)。 Google 的示例图像 # 933964 ?

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    视频平台识别控制时间间隔的代码设计

    今天和大家分享一个技术干货:如何控制识别的时间间隔。 智能分析项目在识别到后,随即进行、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到后,控制的时间间隔。 在后台打开识别的策略后,就会使用GO协程开启一个定时任务,在后台配置的时间间隔内,定时改变识别的状态,将改为true可状态,如图: 而在识别到进行过后,再将状态改为false, 那么下次回调I帧时,通过定时任务,识别状态为true时再次。 这样就能达到控制识别的时间间隔了。 TSINGSEE青犀视频目前已经推出了基于边缘AI计算的硬设备——AI安全生产摄像机,设备采用了全新嵌入式多算法框架,内置多种AI算法,企业可根据摄像头配置选择算法,目前可支持安全帽检测、烟火检测

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      腾讯云慧眼人脸核身(原金融级身份认证升级版)是一组对用户身份信息真实性进行验证审核的服务套件,提供各类认证功能模块,包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比、及各类要素信息核验能力,以解决行业内大量对用户身份信息核实的需求,广泛应用于金融、保险、政务民生、互联网、交通出行等领域。

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