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

昨天写了个jQuery插件实例四:手风琴效果[无动画版]那个是没有动画效果的,且可配置性不高,本篇为有动画效果.对于一些数据做了动态的计算,以实现自适应. 欢迎大家入群相互交流,学习,新群初建,欢迎各位的光临 效果图预览 插件JS accordionB.js ; (function ($, window, document, undefined) { var defaults = { 'isajax': false, //是否从ajax加载数据 'isDom': true, //是否是DOM数据

在Ajax进行后台数据请求的过程中,我们有时候会希望用户能知道页面后台还在做一些事情,这时候就需要给用户一个非常明确的提示,也就是我们所谓的进度条 废话完成~ 实现原理: Jquery可以对ajax进行全局的设置,实现类似于C#中面向切面的效果,即对在Ajax提交之前和提交完成之后,我们均可以对其进行一系列的操作,所以我们可以在ajax开始的时候,把Loading框显示出来,在ajax请求完成之后,把loading框关闭掉,基本上就完美实现这个效果了. Jquery全局配置Ajax的方式为: $

说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同.做好数据集后,我们开始训练,下面是训练前的一些修改.本文来自:http://www.lai18.com/content/2526443.html 1 .VOCdevkit2007\VOCcode\VOCinit.m的修改 (1)路径的修改 VOCopts.annopath=[VOCopts.datadir VOCopts.dataset '/Annotations/%s.xml']; VOCopts.imgpath=[V

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

一.说明 本文为系列博客第二篇,主要讲述笔者在使用该团队提供已经标注好的COCO数据集进行训练的过程. 由于在windows中编译Caffe和Deeplab特别的麻烦,笔者并没有去探索,后续可能会去尝试.所以整个过程都可以在linux系统中运行的,但为了标注方便,笔者采用服务器(linux)完成训练过程+windows完成标注过程的方式,并且此方式也十分有利于协同标注. 二.准备工作 安装软件:Matlab 建议到Matlab官网进行下载,安装过程应该不会有什么问题,笔者使用的版本为R2017,

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材 由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并

你可以从系统 /tmp 文件夹获取,名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类 =============================================================================================================== caffe在训练的时候不仅会保存当前模型的参数(也就是caffemodel)文件,也会把训练到当前状态信息全部保存下来,这个文件就是solverstat

1.数据集下载 (1)wider_face 数据集网址为 http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/index.html 下载以上几项文件(这里推荐 google Drive 百度云在没有会员的情况下,下载太慢) (2)将文件解压到各自独立的文件夹 2.数据集简介 WIDER FACE 数据集是一个人脸检测基准(benchmark)数据集,图片选取自 WIDER(Web Image Dataset for Event Recognition) 数据集.图片数 32,203

1. 安装darknet 使用Git克隆源码 git clone https://github.com/pjreddie/darknet 我们可能需要修改Makefile,主要修改前三行,配置使用GPU(CUDA),CUDNN,OPENCV GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 之后运行 make -j8 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.

前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情.Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方. 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练,与分布式训练不同,我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel,后者为多主机多GPUs的训练方式,但是在实际任务中,两种使用方式也存在一部分交集.

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862357.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (

前言 疫情当下,出入医院等公共场所都被要求佩戴口罩.这篇博客将会介绍如何使用 Yolov4,训练一个人脸口罩检测模型(使用 Yolov4 的原因是目前只复现到了 v4 ),代码地址为 https://github.com/zhiyiYo/yolov4. Yolov4 Yolov4 的神经网络结构相比 Yolov3 变化不是很大,主要更换了激活函数为 Mish,增加了 SPP 块和 PAN 结构(图源 <yolo系列学习笔记----yolov4(SPP原理)>). 感觉 Yolov4 最大的特点

一开始无法显示出效果,配置和代码如 这代码本没有错 但是就是无法显示 原因是我下载了2.x版本的jQuery,jQuery2.x版本是不支持IE6/7/8的,也有很多主流的浏览器无法显示出效果,于是在官网上下载一个1.11.2版本就OK了

Android的SDK提供了三种类型的动画,分别是补间动画.逐帧动画和插值属性动画.下面先介绍第一种动画效果-补间动画. 补间动画可以应用于View,让开发者可以定义一些关于大小.位置.旋转和透明度的改变效果,达到让View的内容动起来的效果. 补间动画是使用Animation类创建的,它有4个直接子类,分别实现不同的动画效果,分别为: AlphaAnimation 渐变透明度动画效果,即淡入淡出效果 ScaleAnimation 渐变尺寸伸缩动画效果,即缩放效果 TranslateAnimat

近期,由于我们的阿里前端服务器频频受到恶意的流量攻击,导致前端NGINX进入黑洞而无法正常访问公司网站. 按之前的预计方法,采用加速乐及备用全配置前端的作法,将恶意短时流量攻击的损失时间降到最短.现将C这台机用作全配置的NGINX前端,A和B前端的任何NGINX配置都会通过RSYNC同步到C这台机器上. 部署的思路如下: 规范A和B的nginx配置目录(用include conf.d/*来实现),在这两个服务器上配置一个rsync的服务端进程,然后,在C上每两分钟运行rsync同步进程,及时的将

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

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nginx四层负载均衡配置代理Mysql集群 环境如下: ip 192.168.6.203 Nginx ip 192.168.6.*(多台) Mysql 步骤一 查看Nginx是否安装stream模块 没安装则进行安装 操作步骤如下 至此 已保证在没中断服务的情况下成功添加stream模块 步骤二 配置 mysql负载均衡案例 修改Nginx配置文件nginx.conf 内容如下图 测试步骤如下 后端Mysql需做好读写分离 创建好相应权限的用户 到客户端连接Nginx创建wuguiyunwei