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手把手教你在浏览器中使用脸部识别软件包 face-api.js

加载模型数据 根据您的应用程序的需求，您可以专门加载您需要的模型，但是要运行一个完整的端到端示例，我们需要加载人脸检测、 脸部特征点和人脸识别模型。模型文件可以在 repo 或点击这里获取。...模型的权重已经被量化，与原始模型相比，将模型文件的大小减少了 75%，以允许您的客户只加载所需的最少数据。...此外，模型权重被分割成最大 4 MB 的块，允许浏览器缓冲这些文件，以便这些文件只被加载一次。...模型文件可以简单的被当做浏览器的静态资源，或者你可以在其他地方托管它们，并可以通过特定的路由或 URL 加载这些文件。假设你将它们和你的其他资源一起放到模型目录下（public/models）： ?...或者，如果你仅仅想加载特定的模型： ? 从输入图像中获得对所有面孔的完整描述 神经网络接受 HTML 图像、画布、视频或者张量等形式的输入。

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上科大提出SCULPTOR：从骨头开始捏脸更靠谱｜SIGGRAPH Asia 2022

医学专家用阈值法从原始CT数据中分割出头骨和面部以获取解剖结构,并选择了29个头骨和15个脸部生物学意义标记,帮助构建并配准模型。...SCULPTOR模型的训练是通过在LUCY数据集与FaceScape数据集上迭代训练后解耦出的控制骨骼与脸部整体大小的形状子空间，下颌运动时网格顶点修正位移的动作子空间，控制人脸表情的表情子空间与控制骨骼局部大小长短与其对应脸型变换的特征子空间...为了让模型最终学习人脸与骨骼的形状子空间、动作子空间、表情子空间、特征子空间，以及表皮权重(Skinning weight)。...在含有动作的FaceScape数据集上学习动作子空间与表皮权重。通过在两个数据集之间循环迭代的方式减少重建误差的方式最终让模型收敛。...从SCULPTOR的平均模板开始，通过调控形状子空间的系数，使脸部形状发生变化。

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Nilearn教程系列(4)-fMRI解码入门教程(一)

由于fMRI的非侵入性、没有辐射暴露问题与其较为广泛的应用，从1990年代开始就在脑部功能定位领域占有一席之地。目前主要是运用在研究人及动物的脑或脊髓。...主要内容包括： 1.从Haxby研究中检索并加载fMRI数据 2.利用SVM解码 3.使用交叉验证测量预测分数 4.检查模型权重 1 下载数据 from nilearn import datasets...， 否则会从网上下载 """ haxby_dataset = datasets.fetch_haxby() #由于数据集有很多组，我们只是用其中一组 fmri_filename = haxby_dataset.func...[0], sep=" ") print(behavioral conditions = behavioral['labels'] print(conditions 4 只对猫和面孔脸部进行分析...根据上面的labels可以看出，有多种条件，本次实验只需猫和脸部的数据 """ 只需要face和cat数据 """ condition_mask = conditions.isin(['face',

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如何用Python实现iPhone X的人脸解锁功能？

此外，它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片，它拍摄到的图片对外界环境的光线和颜色变化具有更强的鲁棒性。通过深度学习，智能手机能够非常详细了解用户脸部信息。所以当用户接电话时，手机就会自动识别并解锁。...但更令人吃惊的或许是它的安全性，苹果公司技术人员表示，相比于 TouchID ，FaceID 的出错率只有 1:1000000。...▌暹罗神经网络及其优势 一般而言，它由两种相同神经网络组成，这两种神经网络共享所有权重。该网络结构可以计算特定类型的数据（如图像）之间的距离。...此外，我们不仅需要对模型的计算成本有准确预算，还要让模型能够适应越来越难的人脸案例，譬如使神经网络对识别诸如双胞胎、对抗性攻击（掩模）等事物时也具有强鲁棒性。 苹果的这种方法的优势在哪里？...我们最终拥有的是一个现用模型，只需在初始设置过程中拍摄一些人脸照片后，计算人脸位于所在的脸部映射空间中的位置即可，而不需要再进一步训练或优化模型以识别不同用户。

1.7K60

Unexpected key(s) in state_dict: module.backbone.bn1.num_batches_tracked

错误原因分析错误信息表明了在加载模型权重时出现了一个或多个意外的键(key)。在这种情况下，模型的结构与加载的权重不匹配，导致无法正常加载权重。...，而不会因为多余的键而抛出错误。...如果模型的结构发生了变化，我们可以尝试从加载的权重中移除多余的键。...总结在深度学习中，模型的结构和权重的对应关系是非常重要的。当模型的结构发生变化时，加载权重时可能会出现意外的键。通过了解错误消息并采取适当的解决方法，我们可以成功加载模型权重并继续进行训练或部署。...它用于控制加载权重时的严格程度。 当我们调用​​load_state_dict()​​方法来加载模型权重时，默认情况下会使用​​strict=True​​。

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3D AR特效如何在相机中无缝应用

，配合脸部表情驱动模型产生变化以及左右摇摆带来的物理随动效果，配合一些春节氛围元素，趣味十足；“招财童子吐祝福”则结合了中国传统民俗，以拜年送祝福的形式，福气又添财等等。...h.确定最终模型效果 贴图制作完成后，可以得到最终的静态渲染效果。 4、骨骼绑定 模型和UV确定后，接下来需要进行骨骼绑定和权重分配。...这里建议用Blender 2.8 版本进行动画输出，兼容性更高，导出错误率较低。想要更方便导出.glb动画格式，也建议大家尝试用Maya+Babylon插件。...6、氛围细节 因为画面是以脸部运动为驱动的，所以模型会在整个屏幕产生移动，为了让画面更加合理，即人物不可能是没理由的漂浮在空中，所以给人物增加了站在云上面的设定。...从0-1的过程中，熟悉了非常多以前不常接触的技术流程，比如模型雕刻、贴图烘焙、骨骼绑定、权重分配、多段动画的合并、多DCC工具的配合等等。这些技术点的学习，为后续的项目提供了经验支撑。

1.3K20

StarGAN - 图像到图像的翻译

通过输入来自两个不同领域的训练数据，StarGANs模型可以学习将某一个领域的图片转换成为另一个领域。 例如，把一个人的发色（属性）从黑色（属性值）转换成棕色（属性值）。...当生成器产生一张指定目标领域c（比如棕色头发）的新图像时，判别器可以预测所产生的图像的领域。因此生成器会产生新图像直到判别器给出对应的目标领域c（棕色头发）的预测为止。 ?...判别器的损失函数 生成器的目标 这里的生成器有三个目标： 为了生成图像接近真实，生成器的权重会被不断调整。 为了生成图像能够被判别器鉴定为目标领域，生成器的权重会被不断调整。...名人脸部属性（CelebA）数据集包含了202,599张明星的脸部图像，每张都被标注了40个二分类属性。...拉德堡德脸部数据库（RaFD）由收集自67位参与者的4,824张图像组成，每位参与者在三个不同的注视方向上做了八种脸部表情，拍摄于三个不同的角度。

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独家 | 如何在GPU资源受限情况下微调超大模型

在训练模型过程中，细数那些完胜“CUDA 内存出错..”报错的提高内存效率技术。 提问：模型大小超过GPU 容量怎么办？  本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。...只有在模型处理了几个小批次后，才会更新权重。 梯度积累模拟了一个更大的批大小，如果想在一个小批中使用64张图像，如果批大小超过了8，则会报“CUDA内存出错…”。...在这种情况下，可以使用8批图像，并在模型处理64/8=8批后更新一次权重。如果你从这8个批次中积累每一个梯度，结果将是（几乎）相同的，这样便能够执行训练啦！...将32位优化器降到8位优化器，将数值的范围从2³²减少到仅2⁸=256，会对优化器预留的内存数量产生巨大的影响。...点击“阅读原文”拥抱组织

1.9K30

自制人脸数据，利用keras库训练人脸识别模型

前面我们已经准备好了2000张脸部图像，但没有进行标注，并且还需要将数据加载到内存，以方便输入给CNN。因此，第一步工作就是加载并标注数据到内存。...其实归一化有一个特别重要的原因是确保特征值权重一致。...举个例子，我们使用mse这样的均方误差函数时，大的特征数值比如(5000-1000)2与小的特征值(3-1)2相加再求平均得到的误差值，显然大值对误差值的影响最大，但大部分情况下，特征值的权重应该是一样的...显然，卷积核覆盖图像边界像素时，会有部分区域越界，越界的部分我们以0填充，如上图。对于此种情况，还有一种处理方法，就是丢掉边界像素，从覆盖区域不越界的像素开始计算。...首先是优化器函数，优化器用于训练模型，它的作用就是调整训练参数（权重和偏置值）使其最优，确保e值最小（参见系列4——CNN入门）。

3.2K30

使用OpenCV，Python和深度学习进行人脸识别

我们当然可以从头开始训练网络，甚至可以微调现有模型的权重，但这对于许多项目来说可能没有必要。此外，你需要大量图像来从头开始训练网络。...然后，在分类过程中，我们可以使用简单的k-NN模型+votes来进行最终的人脸分类。其他传统的机器学习模型也可以在这里使用。...然后，在第6行从imagePath中提取该人的名字（因为我们的子目录命名恰当） 。 然后让我们加载image， 并将imagePath传递给cv2.imread（第10行）。...下一步，让我们加载预先计算的编码+脸部名称，然后构建输入图像的128维的脸部编码： # load the known faces and embeddings print("[INFO] loading...face_recognition.face_encodings(rgb, boxes) # initialize the list of names for each face detected names= [] 第3行从磁盘加载我们的

9.9K71

萌妹子变脸奥巴马！外国小哥微调StyleGAN2和FFHQ，真人视频秒变卡通视频

新智元报道 来源：reddit等 编辑：QJP 【新智元导读】近日，reddit上有网友发布了一段视频，萌妹子的视频通过微调StyleGAN2和FFHQ脸部模型来生成了卡通的奥巴马视频。...外国小哥Nathan Shipley使用卡通图像微调StyleGAN2和FFHQ 脸部模型(英伟达的模型可以制作出不存在的逼真人物) ，将这些真人视频转换成卡通版本。...模型融合发生在原有的 FFHQ 模型和微调的模型之间：「控制广泛细节的底层来自Toon模型，中等和精细的细节来自真实的脸部模型」，这使得卡通人物的脸看起来很真实。...(a)是原始的StyleGAN结构图，其中A表示从W学习的仿射变换，产生了一个style， (b)展示了原始StyleGAN架构的细节。...(c)对原始架构做了几处改动，包括在开始时删除了一些冗余操作，将b和B的添加移动到style的活动区域之外，并只调整每个feature map的标准差。

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萌妹子变脸奥巴马！外国小哥微调StyleGAN2和FFHQ，真人视频秒变卡通视频

---- 新智元报道 来源：reddit等 编辑：QJP 【新智元导读】近日，reddit上有网友发布了一段视频，萌妹子的视频通过微调StyleGAN2和FFHQ脸部模型来生成了卡通的奥巴马视频...外国小哥Nathan Shipley使用卡通图像微调StyleGAN2和FFHQ 脸部模型(英伟达的模型可以制作出不存在的逼真人物) ，将这些真人视频转换成卡通版本。...模型融合发生在原有的 FFHQ 模型和微调的模型之间：「控制广泛细节的底层来自Toon模型，中等和精细的细节来自真实的脸部模型」，这使得卡通人物的脸看起来很真实。...提出替代progressive growing的新方法，牙齿、眼睛等细节更完美 改善了Style-mixing 更平滑的插值(额外的正则化) 训练速度更快 (a)是原始的StyleGAN结构图，其中A表示从W...(c)对原始架构做了几处改动，包括在开始时删除了一些冗余操作，将b和B的添加移动到style的活动区域之外，并只调整每个feature map的标准差。

1K40

【犀牛鸟·视野】SIGGRAPH Asia 2017：人脸动画最新技术进展

1 通过单张图片生成3d模型以及纹理贴图 如下图，左边是一张用户的照片，右边是他的3D模型，包括头部模型和发型，用户可以在计算机中从各个角度去观察，也可以在摄像头前做各种表情来驱动这个虚拟角色。...对于脸部区域，分析人脸特征，根据已有的人脸模型库以及机器学习算法，生成人脸模型以及对应贴图，然后为了动画驱动，加上人脸的骨骼绑定系统。...v=XOxxPcy5Gr4 5 根据扫描数据，自动还原人脸3D模型 当给人脸扫描建模时，扫描获取的通常都是点云，需要美术手工布线并对模型的位置修改，因此提出了很多自动化的方法用于减少手工操作。...该论文通过把人脸模型参数化，具体来说，一个带有表情的模型可以分解成如下分量，通用脸部模型的模板，不同的人在此基础上的长相，不同的姿态（摇头，抬头等），不同的情绪表达（哭，笑等等），然后通过已有的人脸库和机器学习算法获得这些分量...随后，找到2D输入图片的landmarks对应的3D几何点，然后根据美术预先制作的眼皮的若干个动作基本模型（blendshape），算出每个基本模型（blendshape）的权重，从而在3D空间中合成当前眼皮模型的形态

2K40

在浏览器中使用tensorflow.js进行人脸识别的JavaScript API

根据你的应用需求，可以专门加载需要的模型，但是要运行一个完整的端到端示例，我们需要加载人脸检测、人脸特征检测和人脸识别这三个模型。...链接： https://github.com/justadudewhohacks/faceapi.js/tree/master/weights 和原始模型相比，已经量化了模型的权重，模型文件大小减少了75%...此外，模型的权重被分割成最大 4 MB的组块，使浏览器可以缓存这些文件，这样只需要加载一次。...模型文件可以作为静态资源来提供在给 web 应用程序，也可以在其他地方托管它们，通过指定文件的路径或 url 来加载它们。假设在 public/models 下一个模型目录中提供它们。...（边界框+分数）、脸部特征和计算描述符。

2.6K30

Cinema 4D R23.110(C4D动画设计软件)

Cinema 4D R23.110是一款整合3D模型、动画与算图的高级三维绘图软件易用且强大：Cinema 4D是所有希望可以快速省心制作出令人屏息以待作品的3D艺术家的最佳工具包。...工作流程/用户界面新功能突出显示突出显示当前版本和以前版本的新功能亮点在使用时可能会消失可以创建自定义高光设置新的媒体处理核心Cinema 4D更好的媒体支持数据被加载的效率更高Layerset选择器现在支持多页...TIFF文件可以被压缩像素宽高比可以保存/加载更好地支持CMYK和YUV图像3D纹理视图支持灰度色彩配置文件在物质资产管理器中新增“从文件夹装载物质”命令选定多个对象的对象时的各种新行为加载文件的图像/...点击功能体重管理器集成体重管理改进Weight Manager中的几项工作流程改进WM重构：重量工具中的分离重量管理器，每个场景的重量管理器多重管理器Windows改进的联合列表工作流程（更一致，自定义列表顺序包含新的权重标签排序...“仅限船体”现在可以有厚度压裂结果现在可以保存在.c4d文件中现在可以为内部脸部选择，外部脸部选择和边缘选择创建顶点映射。压碎高度多边形的物体时性能更好。

1.1K10

独家 | COVID-19：利用Opencv, KerasTensorflow和深度学习进行口罩检测

为了训练自定义的口罩检测器，我们将项目分为两个不同的阶段，每个阶段都有各自的子步骤（如图1所示）： 训练：在该阶段我们主要是从磁盘加载口罩检测数据集，在该数据集上训练模型（使用Keras / TensorFlow...我们的tensorflow.keras导入集合允许： 数据增强； 加载MobilNetV2分类器（我们将使用预训练的ImageNet权重对该模型进行精调）； 建立一个新的全连接（FC）头； 预处理； 加载图像数据...我们将在训练时使用增强后的图片。...这些基础层的权重在反向传播过程中不会更新，而顶层的权重将被调整。 我经常建议别人使用精调的方法构建一个基线模型，这样可以节省大量时间。...，我们的下一步就是加载和预处理输入图像： 从磁盘加载--image后（第37行），我们复制并记录图片尺寸信息以供将来缩放和显示（第38和39行）。

1.7K11

【NLP】 聊聊NLP中的attention机制

当人看到如下“美女伤心流泪”图时，细细想一下，人在做出图片中美女是在伤心流泪的过程，应该是先整体扫描该图片；然后将视觉注意力集中到美女的脸部；集中到脸部之后，再进一步将视觉注意力集中到眼睛部位。...从直觉上来说，与人类的注意力分配过程类似，就是在信息处理过程中，对不同的内容分配不同的注意力权重。下面我们详细看看，在自然语言处理中，注意力机制是怎么实现的。...其对齐机制整体思想是：编码时，记下来每一个时刻的RNN编码输出(h1,h2,h3,..hn)；解码时，根据前一时刻的解码状态，即yi-1，计算出来一组权重(a1,a2,..an)，这组权重决定了在当前的解码时刻...权重向量ai通过加入解码器前一个时刻的状态进行计算得到。eij表示，在计算Ci时，hj的绝对权重。通过对其使用softmax函数，得到aij。aij就是在计算Ci时，hj编码状态的权重值。...【NLP】用于语音识别、分词的隐马尔科夫模型HMM 【NLP】用于序列标注问题的条件随机场（Conditional Random Field, CRF） 【NLP】经典分类模型朴素贝叶斯解读 【NLP】

1.1K11

玩转StyleGAN2模型：教你生成动漫人物

另一方面，我们可以通过存储脸部和眼睛的比例来简化这一点问题，这将使我们的模型更简单，因为无纠缠的表示方式更容易被模型解释。 在纠缠表示下，数据分布可能不一定遵循正态分布，我们希望从中采样输入向量z。...[Source: Paper] 如果我们从正态分布中采样z，我们的模型也会尝试生成缺失的区域，并且其中的比例是不现实的，因为没有具有这种特性的训练数据，生成器将生成较差的图像。...(left) vs 0.7 psi (middle) vs 1.3 psi (right) 生成动漫人物 我将使用Aaron Gokaslan预先训练好的Anime StyleGAN2，以便我们可以加载模型直接生成动画脸...git clone https://github.com/NVlabs/stylegan2.git 接下来，我们需要下载预先训练好的权重并加载模型。...当您使用googlecolab时，请确保您是使用GPU运行时运行的，因为模型被配置为使用GPU。 ? 这段代码是从这个笔记本上修改而来的 现在，我们需要生成随机向量z，作为我们的生成器的输入。

2.3K54

最好的Dropout讲解

在这个小例子中,所 得到的大部分网络没有输入单元或没有从输入连接到输出的路径。当层较宽时,丢弃所有从输入 到输出的可能路径的概率变小,所以这个问题对于层较宽的网络不是很重要。...无论哪种方式,我们的目标是确保在测试时一个单元的期望总输入是与 在训练时该单元的期望总输入是大致相同(即使近半单位在训练时丢失)。 对许多不具有非线性隐藏单元的模型族,权重比例推断规则是精确的。...其他线性模型有类似的结果。而对于深度模型,Dropout与权重衰减是不等 同的。 使用Dropout训练时的随机性不是这个方法成功的必要条件。它仅仅是近似所有 子模型总和的一个方法。...例如,如果模型学得通过鼻检测脸的隐藏单元 hi,那么丢失hi 对应于擦除图像中有鼻子的信息。模型必须学习另一种 hi,要么是鼻子存在的冗 余编码,要么是脸部的另一特征,如嘴。...传统的噪声注入技术,在输入端加非结构 化的噪声不能够随机地从脸部图像中抹去关于鼻子的信息,除非噪声的幅度大到几 乎能抹去图像中所有的信息。

2.2K10

【黄啊码】StableDiffusion教程从入门到搬砖

权重取值范围 0.4-1.6，权重太小容易被忽视，太大容易拟合图像出错。例：(beautiful:1.3) 。...的感觉，可用于两个词条的融合 // 渲染蓝色到40%进度后，开始渲染红色 [blue:red:0.4] // 前12步渲染蓝色后，开始渲染红色 [blue:red:12] 注： step > 1 时表示该组合在前多少步时做为...step < 1 时表示迭代步数（参与总步骤数）的百分比。...[A:step] [元素1:步骤比例] ：从多少进度开始渲染元素1 // 在执行40%的步骤后，开始渲染蓝色 [blue:0.4] // 在执行15步之后，开始渲染蓝色 [blue:15] [A::step...描述 mutated hands and fingers 变异的手和手指 deformed 畸形的 bad anatomy 解剖不良 disfigured 毁容 poorly drawn face 脸部画得不好

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