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

第一步合成图片集 你需要把使用jTessBoxEditor工具把你的训练素材及多张图片合并成一张tif格式的图片集 第二步  生成box文件 运行tesseract命令,tesseract mjorcen.normal.exp0.tif mjorcen.normal.exp0 batch.nochop makebox,生成box文件 , 第三步 用 jTessBoxEditor打开生成的图片集 mjorcen.normal.exp0.tif ,注意  mjorcen.normal.exp0.ti

Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练) 1,下载并安装3.05版本的tesseract 地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 2,如果你的训练素材是很多张非tif格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数字都覆盖了训练出来的识别率比较好) 下载这个工具:VietOCR.NET-3.3.zip 地址:http://sourceforge.net/projects/viet

本文是对tesseract-ocr 使用的进一步技术升级说明,使用默认的识别库识别率比较低怎么办? 不用着急,tesseract-ocr本身的工具中提供了使用你提供的素材进行人工修正以提高识别率的方法.下面我们就来看一下. 参考: http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124 1    下载并安装3.02版本的tesseract 2     如果你的训练素材是很多张非tiff格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数

作者:许铁-巡洋舰科技链接:https://www.zhihu.com/question/37082800/answer/126430702来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 作者:许铁-巡洋舰科技链接:循环神经网络RNN打开手册 - 混沌巡洋舰 - 知乎专栏来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近朋友前小伙伴都已经传播疯了的谷歌翻译,实现了令人惊艳的性能.这里的技术核心, 就是RNN- 我们常说的传说中的循环神经网络. RNN可以称

基本步骤: 1.训练素材分类: 我是参考官方的目录结构: 每个目录中放对应的文本,一个txt文件一篇对应的文章:就像下面这样 需要注意的是所有素材比例请保持在相同的比例(根据训练结果酌情调整.不可比例过于悬殊.容易造成过拟合(通俗点就是大部分文章都给你分到素材最多的那个类别去了)) 废话不多说直接上代码吧(测试代码的丑得一逼:将就着看看吧) 需要一个小工具: pip install chinese-tokenizer 这是训练器: import re import jieba import js

正则:   re.S使点也能匹配到\n:re.I不区分规则中的大小写:re.X忽略空格及#后的注释:re.M把^和$由文首文末变为各行的首尾.   Egの删除各行行尾的alex,alex不区分大小写: import re s='''ja654alEx runAlex87 90helloaLeX''' m=re.sub('alex$','',s,count=0,flags=re.M+re.I) print(m) ******************分割线******************* pa

http://mp.ofweek.com/vr/a745673021206 周四晚上11点,万众瞩目的世界杯终于开踢了,虽然意大利.荷兰.智利.中国(手动滑稽)等强队没能进入本届世界杯,但C罗梅西谁主沉浮.桑巴足球可否复仇.冰岛国足能走多远依旧看点十足.比起能在家门口看球的毛子和有闲钱闲功夫飞赴球场的球迷,大多数人还是只能囿于屏幕前.再加上顾及会遇到正面刚无敌的战斗民族,英国人还是坐在家中看球比较稳妥. 可若是在家吃着烧烤,喝着啤酒,换了大屏幕甚至改用投影仪,看球还不爽怎么办?新系统来帮你忙,给

在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测.而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法.后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架.因此,Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中.在OpenCV2.0之后的版本,都有Hog特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenC

一.简介 在现实的机器学习任务中,我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练,以尽可能高的精度为目标,但这里便出现一个问题,一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体,其分布也不一定就与真实的全体相同,但是有一点很明确,样本集数量越大则其接近真实全体的可能性也就越大:二是很多算法容易发生过拟合(overfitting),即其过度学习到训练集中一些比较特别的情况,使得其误认为训练集之外的其他集合也适用于这些规则,这使得我们训练好的算法在输入训练数据进行验证时结果非常好,

美国当地时间 2018 年 9 月 27 日,国内领先的人工智能驱动的教育科技公司「英语流利说」正式挂牌纽交所,以其独创的教育 3.0 模式,成为中国「AI+ 教育」第一股. 教育 3.0 时代的智能突破 移动互联网的发展,使得教育行业从线下传统课堂的「教育 1.0 」时代发展到了在线远程教育的「教育 2.0 」时代.虽然相比于传统的线下教育,在线教育突破了时间.地域的限制,满足了用户一切碎片化的学习需求,但同为以「真人教师」为核心的教育课堂,课程成本高企.学习效率难控.师资质量不均等问题依然存

参考: https://www.jianshu.com/p/8c7a7cb7198c https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82696481 零.前言 最近一个叫deepnude的软件火了,开发它的程序员声称这个软件可以一键“脱掉”照片中女性的衣服(因为AI训练素材的原因也只能是女性),deepnude推出了免费版和付费版,免费版中间有一个大大的水印基本啥都遮住了,付费版就只是在照片的左上角注明了“FAKE”.该软件一经推出就掀起了很大的舆论

这篇文章其实主要是想介绍在深度学习过程中如何使用小型数据集,这种数据集样本数量一般在1000以下,有时候甚至只有几百.一般提到神经网络,大家都会说数据量越丰富,准确性越高,但是实际工作中,可能收集不了大量的训练样本,那么这时候该如何利用有限的数据集去实现我们想要的功能,并且还能得到相对不错的效果呢?本篇文章以拥堵(事故)检测为例,为大家介绍小型数据集在深度学习中的应用,这是一个二分类的分类任务,最终分类结果为“拥堵(疑似事故)”和“正常”,分别包含大约500个样本(包含训练.验证和最后拿来测试模

深度学习现在这么火热,大部分人都会有‘那么它与机器学习有什么关系?’这样的疑问,网上比较它们的文章也比较多,如果有机器学习相关经验,或者做过类似数据分析.挖掘之类的人看完那些文章可能很容易理解,无非就是一个强调‘端到端’全自动处理,一个在特征工程上需要耗费大量时间和精力(半自动处理):一个算法更复杂.需要更多的数据和算力,能解决更复杂的问题,一个算法可解释性强,在少量数据集上就可以到达一定的效果.但是如果对于一个之前并没有多少机器学习相关背景.半路出道直接杀入深度学习领域的初学者来讲,可能那些文

在基于卷积神经网络的应用过程中,图像Resize是必不可少的一个步骤.通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等.那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢?很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize,将1920*1080的原始图像Resize到网络模型输入尺寸,比如608*608.在压缩图像的过程中,有以下两个问题需要重点讨论: 1.图

如果前期工作已经准备完毕(DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,DeepFaceLab使用教程(1.安装及分解视频)那么我们就正式进入AI换脸的关键环节:训练模型和合成转换视频,请按照图文步骤一步一步操作. 回到DeepFaceLab根目录,看到6) train 开头的批处理文件,这些代表不同的换脸模型:AVATAR(表情),DF(全脸),H64(64半脸),H128(128半脸模型),LIAE

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

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

简而言之就是:人脸转换更加稳定和精确,切脸上下边界对齐,增加侧脸和嘴巴的识别面积,所以在这个版本之前的模型需要额外的训练.好消息是,如果你目前素材的嘴巴和侧脸识别有问题,可以重新提取脸部. 之前和之后 使用方法:打开你的DeepFaceLab安装目录,找到_internal文件夹,将里面的DeepFaceLab文件夹改个名字,然后将解压的新版DeepFaceLab文件夹复制过来. PS:如果是使用DeepFaceColab项目(https://www.deepfacelabs.com/read-

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决