训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

Pretrain参数是20190501版本才加入的参数,作者加入这个参数的目的应该是提升模型的训练速度和增强适应性.具体有哪些提升,需要大家去摸索,我这里分享一下自己的使用过程. ​ 这个参数仅针对SAE模型,并且只有在第一次启动的时候可以配置,配置完之后,一旦中断训练之后,这个预训练环节就结束了. ​ 上图为预训练的效果图,这个界面红红绿绿配上灰色,看起来还挺好看. ​ 除了颜色上的差别之外,看起来和平时的训练并没有什么差别.但是根据作者的描述,以及我们自己的验证,有些模型文件在预训练阶段并不

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train

tflearn 中文汉字识别,训练后模型存为pb给TensorFlow使用. 数据目录在data,data下放了汉字识别图片: data$ ls0  1  10  11  12  13  14  15  16  2  3  4  5  6  7  8  9 datag$ ls 0xxx.png yyy.png .... 代码: 如果将get model里的模型层数加非常深,训练时候很可能不会收敛,精度一直停留下1%以内. # -*- coding: utf-8 -*- from __future

 让模型接着上次保存好的模型训练,模型加载 #实例化模型.优化器.损失函数 model = MnistModel().to(config.device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01) if os.path.exists("./model/mnist_net.pt"): model.load_state_dict(torch.load("./model/mnist_net.pt")) optimi

MPNN很好地概括了空域卷积的过程,但定义在这个框架下的所有模型都有一个共同的缺陷: 1. 卷积操作针对的对象是整张图,也就意味着要将所有结点放入内存/显存中,才能进行卷积操作.但对实际场景中的大规模图而言,整个图上的卷积操作并不现实.GraphSage[2]提出的动机之一就是解决这个问题.从该方法的名字我们也能看出,区别于传统的全图卷积,GraphSage利用采样(Sample)部分结点的方式进行学习.当然,即使不需要整张图同时卷积,GraphSage仍然需要聚合邻居结点的信息,即论文中定义的

1. 引言 从这一节开始,我们就进入本系列的第三部分——css呈现.本部分将描述css在页面的几种布局和呈现的特性.包括两类:文字.块. 第一类——文字.这部分相对比较简单一些,例如设置字号.字体.颜色.背景色.是否加粗等.重点的地方在于设置字体.设置行高.文字相关的距离都用相对值,这些东西在<css知多少(4)——解读浏览器默认样式>那一节已经说过了.另外还有一个重点,就是web端最流行的字体库fontAwesome,关于它我之前有一篇文章专门讲过,请参见<请用fontAwesome代

概念说明 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方).操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间.针对linux操作系统而言,将最高的1G字节(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF),供内核使用,称为内核空

盒子模型 版权声明 本文原创作者:雨点的名字 作者博客地址:https://home.cnblogs.com/u/qdhxhz/      在讲理论之前,我们先要知道网页设计中常听的属性名:内容(content).填充(padding).边框(border).边界(margin), CSS盒子模式都具备这些属性. 那具体指什么含义呢,我用通俗的话来给大家解释一下: 就好比你现在网上买了一个手机华为,那么新手机肯定是放在一个盒子里给你寄来.那么这华为本身就指的是内容(content),为了让手机安

进程同步锁: 当运行程序的时候,有可能你的程序同时开多个进程,开进程的时候会将多个执行结果打印出来,这样的话打印的信息都是错乱的,怎么保证打印信息是有序的呢? 其实也就是相当于让进程独享资源. from multiprocessing import Process,Lock #引用函数 import time def work(name,mutex): mutex.acquire() #在这里加入锁 print('task <%s> is runing' %name) time.sleep(2

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于

Java 虚拟机   我们都知道 Java 语言的可以跨平台的,这其中的核心是因为存在 Java 虚拟机这个玩意.虚拟机,顾名思义就是虚拟的机器,这不是真实存在的硬件,但是却可以和不同的底层平台进行交互.而且 Java 虚拟机模拟的还比较全面,它想象了自己拥有硬件,处理器,寄存器和堆栈等,还具有相应的指令系统,以此来对接不同的底层操作系统. Java 内存模型(Java Memory Model)   上次已经说过了底层硬件中内存的相关结构和处理,那同样的对于 Java 虚拟机这个“机器”来说,

前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸.换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频. 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换.如果之前选了SAE,这里就选SAE. 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带.谁便点一个,不影响结果.默认你可以选带debug的文件. 双击后出现的内容如上,显示了这个模型的迭代次数,以及模型的配置.底部Choose mode 是让你选择合成的模式,你直

通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

换脸程序执行步骤,大部分程序都是类似.DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是将整个过程分成了8个步骤,每个步骤只需点击BAT文件即可执行.只要看着序号,一个个点过去就可以了,这样的操作应该不复杂吧. DeepFaceLab 换脸的八个步骤主要可以分为五个阶段. 1.视频转图片 2.提取脸部, 3.训练模型, 4.人脸替换, 5.合成视频. 出于不同的原因,目录里准备了很多批处理(bat)文件,但是完成一次换脸,并不需要点击每一个文件.下面我举个例子. 按以下文件名依次点击,即可换成换脸

严格上来说这个软件本身并不需要安装,他唯一需要的就是对应版本的显卡驱动,CUDA和CuDNN都非必须.下面我说一下如何安装正确的驱动版本.我尽量写得简洁清晰,希望大家都能看懂,但是,如果你连基本的电脑操作都不会,那我就无能为力了. 本教程都是针对如下配置 操作系统:Window server 2016(适用于Win10) 显卡:Nvidia Tesla P80  11G(只要是N卡都差不多) DeepFaceLab版本:DeepFacelabCUDA10.1AVX_build_03_13_201

简介 DeepFaceLab是一种利用深度学习识别和交换图片和视频中的人脸的工具 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用.个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂,对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面,但这一点很容易克服,只要看完这个简易教程人人都能学会. 下面是关于这个项目的一些介绍,可以选择性阅读,不懂也没关系. 功能特性 安装方便,环境依赖几乎为零,下载打包app解压即可运行(最大优势) 添加了很多新的模型 新架构,易于

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

1.先说一下为什么出现进程,线程 进程:在计算机发明之初就发现,在输入数据时(I/O速度慢),CPU是空闲的,这样就浪费了CPU资源,为了充分利用CPU资源,发明了进程,在输入程序A的数据时,程序B在占用CPU资源进行计算. 线程:为了减少进程的上下文切换的损耗,满足人机交互的实时性,同时保留进程充分利用CPU资源的优点,出现了线程. 2,redis为什么不用多线程(不划算呗) (1)纯内存操作: (2)多线程仍然会有上下文切换的损耗,虽然比进程切换损耗小: (3)采用了非阻塞I/O多路复用机制

目录 一.I/O模型介绍 二.阻塞I/O模型 2.1 一个简单的解决方案 2.2 该方案的问题 2.3 改进方案 2.4 改进后方案的问题 三.非阻塞I/O模型 3.1 非阻塞I/O实例 四.多路复用I/O模型 4.1 select/poll模型 4.1.1 select网络I/O模型 4.1.2 select监听fd变化的过程分析 4.1.3 该模型的优点 4.1.4 该模型的缺点 4.2 epoll模型(了解) 五.信号驱动I/O模型(了解) 六.异步I/O模型 七.I/O模型比较分析 一.