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这个技术让我毛骨悚然后背发凉!

首先,我们会下载 Insightface 源码及其训练好模型文件,在这个源码基础上,我们开发一个 API 程序,程序调用模型进行人脸检测、人脸对齐、生成特征编码,然后完成人脸入库、人脸搜索功能。...将 /opt/insightface/src/api/face_model 第 61 行 ? 改为 ? 将第 34 行 ? 改为: ? 下载作者训练好模型文件。...首先,我们先创建用于图片入库及图片搜索目录。 然后编码 API 程序, /opt/insightface/src/api 创建 app_flask.py 。 代码详见 Github。 3....构建 Docker Insightface 镜像 我们从一个基础镜像 python:3.5 来构建我们 Insightface 镜像 ?...然后我们使用 Dockerfile 来构建 Insightface 镜像,主要是进行 Python 库环境安装,比如 Tensorflow、Mxnet 。

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解决方案:模型中断后继续训练出错效果直降、自动生成requirements.txt、‘scipy.misc‘ has no attribute ‘imread‘

问题1:模型中断后继续训练出错在有些时候我们需要保存训练好参数为path文件,以防不测,下次可以直接加载该轮epoch参数接着训练,但是重新加载时发现类似报错:size mismatch for...64,现在准备另外机器上面续时候某个超参数设置是32,导致了size mismatch解决方案:查看size mismatch模型部分,将超参数改回来。...问题2:模型中断后继续训练 效果直降加载该轮epoch参数接着训练,继续训练过程是能够运行,但是发现继续训练时效果大打折扣,完全没有中断前最后几轮好。...问题原因:暂时未知,推测是续模型加载问题,也有可能是保存和加载方式问题解决方案:统一保存和加载方式,当我采用以下方式时,貌似避免了这个问题:模型保存:torch.save(netG.state_dict...,其中一些函数已经较新版本中被移除或迁移到其他模块中。

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基于insightface实现的人脸识别和人脸注册

本教程的人脸识别是使用insightface库进行开发,该库使用框架为mxnet。安装环境安装mxnet,支持1.3~1.6版本,安装命令如下。...pip install flask flask-cors PyYAML scikit-learn opencv-python人脸识别和人脸注册为了方便参数修改,使用yaml格式进行配置参数,yaml格式文件加载如下...()可以获取模型对象,这里包含了三个模型,首先是人脸检测模型,然后是人脸特征提取模型,和最后性别年龄识别模型。...FaceRecognition: def __init__(self, conf_file): self.config = DeployConfig(conf_file) # 加载人脸识别模型...其中使用人脸识别的就是通过欧氏距离来对比人脸库中的人脸特征,默认如何它们欧氏距离小于1.24,我们就可以认为他们是同一个人。

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深度学习目标检测指南:如何过滤不感兴趣分类及添加新分类?

▌以下为博文摘录,AI 科技大本营编译: 具体来说,在这篇文章中你会了解到: 图像分类和目标检测区别; 深度学习目标检测模型构成,包括目标检测框架和基本模型框架不同; 如何将训练好深度网络模型用于目标检测...我已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成内容,包括提供使用预先训练目标检测模型实现深度学习 OpenCV + Python 源代码(地址:https://www.getdrip.com/forms...接下来,我们将生成随机标签和边框颜色,加载我们模型,并开始 VideoStream: 第 27 行,生成 COLORS 随机数组,被用于对应 21 个 CLASSES。...然后,我们回顾了深度学习目标检测核心部分: 框架 基础模型 基础模型通常是预先练好网络(分类器),通常是大型图像数据集中完成训练,比如 ImageNet ,为是让网络去学习鲁棒性判别过滤器集合...我们也可以重新训练基础网络,不过这通常需要训练很长时间,目标检测模型才能达到合理精度。 大多数情况下,你应该从预先练好基础模型入手,而不是重新训练。

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NLP涉及技术原理和应用简单讲解【一】:paddle(梯度裁剪、ONNX协议、动态图转静态图、推理部署)

模型导出ONNX协议 ONNX (Open Neural Network Exchange) 是针对机器学习所设计开源文件格式,用于存储训练好模型。...Program描述,转到 C++ 端重新解析执行,脱离了 Python 依赖,往往执行性能更佳,并且预先拥有完整网络结构也更利于全局优化。...Paddle Inference 功能特性丰富,性能优异,针对不同平台不同应用场景进行了深度适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型服务器端即即用,快速部署。...,可联动PaddleSlim,支持加载量化、裁剪和蒸馏后模型部署。...Model.predict适用于训练好模型直接进行预测,paddle inference适用于对推理性能、通用性有要求用户,针对不同平台不同应用场景进行了深度适配优化,保证模型服务器端即即用

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深度学习目标检测指南:如何过滤不感兴趣分类及添加新分类?

以下为博文摘录,AI 科技大本营编译: 具体来说,在这篇文章中你会了解到: 图像分类和目标检测区别; 深度学习目标检测模型构成,包括目标检测框架和基本模型框架不同; 如何将训练好深度网络模型用于目标检测...我已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成内容,包括提供使用预先训练目标检测模型实现深度学习 OpenCV + Python 源代码(地址:https://www.getdrip.com/forms...接下来,我们将生成随机标签和边框颜色,加载我们模型,并开始 VideoStream: 第 27 行,生成 COLORS 随机数组,被用于对应 21 个 CLASSES。...然后,我们回顾了深度学习目标检测核心部分: 框架 基础模型 基础模型通常是预先练好网络(分类器),通常是大型图像数据集中完成训练,比如 ImageNet ,为是让网络去学习鲁棒性判别过滤器集合...我们也可以重新训练基础网络,不过这通常需要训练很长时间,目标检测模型才能达到合理精度。 大多数情况下,你应该从预先练好基础模型入手,而不是重新训练。

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AI绘画专栏之statble diffusion SDXL 1.0 FaceSwapLab roop 换脸(25)

=python安装文档https://glucauze.github.io/sd-webui-faceswaplab/报错解决暂时不支持SDXL模型C盘空间预留8G以上资料整合包下载:https://pan.xunlei.com...://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/]模型下载地址:https://huggingface.co/henryruhs/roop/resolve.../main/inswapper_128.onnx没有pip或者报错不是内部命令请提前安装python3.10+设置系统环境右键我电脑属性--->高级系统设置环境变量系统变量里Path配置系统已经安装...python环境exe所在路径Scripts目录安装教程根目录下无法安装进入虚拟环境解决执行创建虚拟环境命令pip install virtualenv激活本地虚拟环境virtualenv venv进入虚拟环境...pypi.sdutlinux.org/ 豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/2.检查安装是否成功pip show insightfaceVisual安装非空目录3.插件安装扩展--->从网址安装/加载

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性能领先,即即用,快速部署,飞桨首次揭秘服务器端推理库

有了训练好模型之后,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出预测,这个过程AI领域叫做推理。 实际应用中,推理阶段可能会面临和训练时完全不一样硬件环境,当然也对应着不一样计算性能要求。...Paddle Inference功能特性丰富,性能优异,针对不同平台不同应用场景进行了深度适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型服务器端即即用,快速部署。...支持加载PaddleSlim量化压缩后模型 PaddleSlim是飞桨深度学习模型压缩工具,Paddle Inference可联动PaddleSlim,支持加载量化、裁剪和蒸馏后模型并部署,由此减小模型存储空间...支持所有飞桨训练产出模型,完全做到即即用。 多语言环境丰富接口可灵活调用 支持C++, Python, C, Go和R语言API, 接口简单灵活,20行代码即可完成部署。...Paddle Inference提供了多项图优化方式,创建预测器时将会加载推理模型并自动进行图优化,以增强推理性能。

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根据职位说明使用机器学习来检索相关简历

我们使用平均词嵌入(AWE)模型基于职业描述来检索相关CV。我们在这提供了一个循序渐进指南,通过使用西班牙语文件(简历)训练,将已训练领域词嵌入与预先练好嵌入结合起来。...检索过程中,评分功能根据检索到文档与用户查询相关性来对检索到文档进行排序。诸如像BM25和语言模型这样经典IR模型都是基于bag-of-words(BOW)索引方案。...CBOW默认使用就是Word2vec模型。 我们Linux Ubuntu 16.04 LTS上使用Python 3.6.1和64位Anaconda 。...步骤3:构建混合词嵌入空间并检索相关简历(CV) 我们展示了一个实验室中开发服务,我们实际上加载了两个嵌入空间,当请求到来时,这个潜入空间必须被选择使用。...例如,如果用户公布了一个职位名称“Java”,我们将会加载训练嵌入空间。当输入另一个未知配置文件,例如说“Cobol Analyst”时,则使用预先训练词嵌入。

1.4K80

「sd插件第一篇」sd-webui-EasyPhoto 您智能 AI 照片生成器

前言 人工智能盛行的当下,各类大模型如雨后春笋般争先恐后地破土而出,AI绘画作为其中极其重要一员也不停地向我们展示出它强大能力。...这些是我们生成结果: [2] [3] 我们ui界面如下: 训练部分: [4] 预测部分: [5] [6]新功能 •创建代码!现在支持 Windows 和 Linux。...环境检查 我们已验证EasyPhoto可在以下环境中执行: Windows 10 详细信息: •操作系统: Windows10•python: python 3.10•pytorch: torch2.0.1...[17] [18]算法详细信息 [19]1.架构概述 [20] 人工智能肖像领域,我们希望模型生成图像逼真且与用户相似,而传统方法会引入不真实光照(如人脸融合或roop)。...我们使用一个预先准备好模板作为所需生成场景,并使用一个在线训练的人脸 LoRA 模型作为用户数字二重身,这是一种流行稳定扩散微调模型

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格灵深瞳开源全球最大最干净的人脸识别数据集:Glint360K

,这里展示一下IFRT结果,IFRT又称国产FRVT, IFRT测试集主要有不同肤色素人构成,相比起IJB-C和megaface更具有模型区分度。...InsightFace Recognition Test (国产FRVT): https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/IFRT ?...3.如何训练大规模数据 人脸识别任务特点就是数据多,类别大,几百万几千万类别的数据集大公司非常常见,例如2015年时候,Google声称他们有800w类别的人脸训练集。...如此规模数据时,很直接方法就是混合并行,即backbone使用数据并行,分类层使用模型并行, ? ( ? 线性变换矩阵)分卡存储,这样优点有两个: 1. 缓解了 ? 存储压力。...后续过程就就是分类层模型并行部分了,需要注意是,只有采样出来类中心权重和动量会更新。 5.

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joblib 保存训练好模型并快捷调用

所以这篇推文将展示如何仅用短短两行代码,便能将优秀模型下载并加载用于新数据简便快捷操作,让效率起飞 快上车~ joblib 下载/加载模型 01 下载最佳模型 反复调优后,我们通常能够获得一个相对精准模型...常见做法是将其保存在一个变量中用于后续预测。...这里以往期推文为例:原理+代码|深入浅出Python随机森林预测实战 得到相对最优模型后,我们便可用变量将其存起来并进行预测 # 将最佳模型存储变量 best_est 中 best_est = rfc_cv.best_estimator...这个时候我们便可以通过 sklearn joblib 包来把我们训练好模型下载成可执行代码文件(拓展名为 .m)供后续使用 from sklearn.externals import joblib...~ 02 加载模型并用于预测 现在楼上运营部那个懂一点点 Python 同事已经收到了我发给TA m 文件,现在TA只需要一行代码就可将其加载出来,而后便可愉快使用我训练好模型了 # 加载模型

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【进阶篇】C-API 使用流程

运行环境 2.加载预测模型 3.创建神经网络输入,组织输入数据 4.进行前向计算,获得计算结果 5.清理和结束 2 准备预测模型 准备预测模型部分,我们以手写数字识别任务为例进行介绍。...需要在运行时将神经网络多个可学习参数放在同一个目录中,C-API可以通过分别指定序列化后网络结构文件和参数目录来加载练好模型 B.合并模型文件(可选) 一些情况为了便于发布,希望能够将序列化后神经网络结构和训练好模型参数打包进一个文件...每一个 gradient machine 都会管理维护一份训练好模型,下面是C-API提供,两种常用模型加载方式: A.调用paddle_gradient_machine_load_parameter...来特指PaddlePaddle C-API中神经网络一个输入/输出,使用paddle_matrix特指argument中用于存储数据Matrix类对象 组织神经网络输入,获取输出时,需要思考完成以下工作...: 为每一个输入/输出创建argument 为每一个argument创建paddle_matrix来存储数据 与输入不同是,不需使用C-API时为输出argumentpaddle_matrix对象分配空间

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知乎“看山杯”夺冠记

通用模型结构 文本分类模型很多,这次比赛中用模型基本上都遵循以下架构: ?...因为模型过于复杂,太难以训练。这里我尝试了两种改进方法。 第一种方法,利用预训练好模型初始化复杂模型某一部分参数,模型架构如图所示: ?...失败模型和方法 MultiMode 只是我诸多尝试方法中比较成功一个,其它方法大多以失败告终(或者效果不明显) 数据多折训练:因为过拟合严重,想着先拿一半数据,允许它充分过拟合,然后再拿另外一半数据...Boost,和第二名 Koala 方法很像,先一个模型,然后再第二个模型和第一个模型输出相加,但是固定第一个模型参数。...label 设权重,对于正样本给予更高权重,训练模型,然后和正常权重模型进行融合,模型上能够提升 2-3 个千分点(十分巨大),但是最后模型融合是效果很有限(0.0002),而且需要调整权重比较麻烦

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使用Python实现深度学习模型模型部署与生产环境应用

本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型部署与生产环境应用,包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。...模型部署简介1.1 模型部署概念模型部署是将训练好机器学习或深度学习模型集成到应用程序或服务中,使其能够在生产环境中运行并提供预测服务过程。...这些平台提供了强大计算资源和工具,支持模型部署和扩展。3. 模型保存与加载部署模型之前,我们需要先将训练好模型保存到文件中,并在需要时加载模型。...EC2实例上运行Flask应用:python3 app.py6.3 使用AWS Elastic Beanstalk部署登录AWS管理控制台,创建一个新Elastic Beanstalk应用。...总结本文详细介绍了如何使用Python实现深度学习模型部署与生产环境应用,包括模型保存与加载、使用Flask进行API部署、使用Docker进行容器化部署和在云端部署模型

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GitHub 上这款刚完成震撼升级开发神器,真香!

确保环境适配仅是第一步,如何在部署后展示出犀利性能,实现工业级高性能推理,同样是胜利关键因素!...在这边给大家快速地科普一下:主框架前向 API 接口 model.predict () 是基于主框架前向算子进行封装,且直接调用训练好模型之前向参数,能够快速测试训练完成模型效果,并将计算后预测结果返回呈现...深度学习亦然,从获取预训练模型,到使用特定语言 API 加载模型、编写推理逻辑,最后特定硬件与操作系统上执行推理,这一全套流程需要推理引擎提供从上游到下游全方位适配与服务。...兼容多种操作系统:在这一方面,我们还是一如既往优秀,不仅兼容 Linux、Mac 和 Windows 系统,还与 UOS、麒麟等国产操作系统打通。支持所有飞桨训练产出模型,完全做到即即用。...使用 Paddle Inference 之前,各位 “球员” 可能需要将手头模型进行格式转换,才可以用 TensorRT 加载。 或者,模型中可能存在不支持转换 OP,无法运行。

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4个计算机视觉领域用作迁移学习模型

当然,这个预先训练过模型必须公开,这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 我们掌握了这些预先练好模型之后,我们重新定位学习到知识,包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先练好模型加载到我们环境中。最后,它只是一个包含相关信息文件/文件夹。...然而,深度学习库已经托管了许多这些预先训练过模型,这使得它们更容易访问: TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练模型...它通常会有所有的层和权重,你可以根据你意愿调整网络。 对问题进行微调 现在模型也许能解决我们问题。对预先练好模型进行微调通常更好,原因有两个: 这样我们可以达到更高精度。...我们将自定义层添加到预先练好模型之后,我们可以用特殊损失函数和优化器来配置它,并通过额外训练进行微调。

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模型部署实战:教你用笔记本电脑实现实时“口罩检测”

口罩检测模型很有趣,相信不少小伙伴跃跃欲试,想知道如何把训练好口罩模型部署到服务器上吗?跟着我们教程,只需简单几步就可轻松搞定,个人笔记本电脑就可以哦!快来体验一下吧!...本文手把手教你如何把训练好模型部署到服务器(如果没有GPU,个人笔记本电脑也可以,方法是一样)上,调用摄像头,实现口罩实时检测。 首先,让我们先看一个口罩检测效果。...针对不同平台不同应用场景,均进行了深度适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型服务器端即即用,同时操作简单(不同硬件,操作流程一致),简单几步就能成功部署。...2)创建AnalysisPredictor。根据设定好AnalysisConfig创建推理引擎predictor,创建期间会进行模型加载,分析优化等工作。 3)准备输入数据。...总结 本文介绍了如何使用Paddle Inference Python API进行模型部署,并对代码进行了详细解释,接着一步一步讲解如何使用Paddle Inference服务器上进行口罩模型部署。

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