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

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai

最近开始做行人检测,因此开始接触faster-rcnn,这里贴上配置教程(亲测可行),不过是基于cpu的,蓝瘦... 参考博客:http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置) http://blog.csdn.net/sinat_17196995/article/details/53410292(faster-rcnn配置) 环境:ubuntu16.04 一.首先要配置好opencv 这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:原文发表在博客园,未经允许不得转载!!!本篇blog过程已经多名读者实践验证,有人反馈报错TypeError:‘None Type‘ object has no attribute _getitem_‘,但拿本人编译好的文件可以跑通,对于此问题我没去探究,评论区给出了解决办法(nms函数cpu参数false改为true).blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载(链接失效,本人百度云上传

经过前几天的折腾,终于把Ubuntu16.04开发环境给搭建了起来,包括win10+Ubuntu双系统的安装.系统安装后的优化等等. 详见之前的文章:Ubuntu16.04.2 LTS 64bit系统装机记录Ubuntu16.04安装Nvidia显卡驱动+Cuda8.0+Cudnn6.0 接下来,该是实践的时候了.参考书籍:<深度学习 21天实战Caffe>(赵永科著). 1.依赖包安装 sudo apt install git sudo apt install libprotobuf-dev

相信研究linux的大大都知道linux有实模式.保护模式.虚拟模式三种. 不多说,拷贝黏贴!  80386开始,cpu有三种工作方式:实模式,保护模式和虚拟8086模式.只有在刚刚启动的时候是real-mode,等到linux操作系统运行起来以后就运行在保护模式.实模式只能访问地址在1M以下的内存称为常规内存,我们把地址在1M 以上的内存称为扩展内存.在保护模式下,全部32条地址线有效,可寻址高达4G字节的物理地址空间; 扩充的存储器分段管理机制和可选的存储器分页管理机制,不仅为存储器共享和保

本博客是基于http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html这篇博客修改的,做出了更正与补充. 本人机器的环境:Win7+MATLAB2014b+VS2013 1.首先去github上下载Microsoft的caffe包,地址:https://github.com/microsoft/caffe 下载完后,解压得到: 把   caffe-master\windows   路径下的 CommonSettings.props.example 复制一份,并

前因项目所需,须训练一个快速模型以实现目标物体的实时检测.历经多次实践,发现MobileNetSSD网络符合要求,故在本人工作PC上部署weiliu89版本的ssd-caffe以期用之训练项目要求之模型.当时思之甚简,网络上相关文章多矣,此事应不成问题.然一番搜索后才发现,前人多在linux下进行,针对windows者寥寥,仅有几篇亦是使用的支持MS VS2013的conner99版本的ssd-caffe,与我的项目要求相去甚远(虽然可以将conner89版本的caffe工程从VS2013升级为

VMware 网络模式 1． Bridged(桥接)桥接模式下,宿主机物理网卡(主机网卡)和虚拟网卡通过 VMnet0 虚拟交换机进行桥接,物理网卡和虚拟网卡在拓扑图上处于同等地位,物理网卡和虚拟网卡处于同一个网段,虚拟交换机就相当于一台现实网络中的交换机,所以两网卡的 IP 地址也要设置为同一网段. 至于是桥接到宿主机的无线网卡还是有线网卡取决于宿主机上网模式. 2． Host-only (主机)Host-Only 模式下,虚拟系统网络是一个全封闭的网络,它唯一能够访问的就是宿主机,但各个虚拟

基于cpu版的tensorflow ,使用mask_rcnn训练识别箱子的模型 代码参考(https://blog.csdn.net/disiwei1012/article/details/79928679)# coding: utf-8 # In[1]: import osimport sysimport randomimport mathimport reimport timeimport numpy as npimport cv2import matplotlibimport matplo

前言 前面我们给大家介绍了基于LabVIEW+YOLOv3/YOLOv4的物体识别(对象检测),今天接着上次的内容再来看看YOLOv5.本次主要是和大家分享使用LabVIEW快速实现yolov5的物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载.若配置运行过程中遇到困难,欢迎大家评论区留言,博主将尽力解决. 一.关于YOLOv5 YOLOv5是在 COCO 数据集上预训练的一系列对象检测架构和模型.表现要优于谷歌开源的目

仅支持CPU模式 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-

关注「WeiyiGeek」点我,点我 设为「特别关注」,每天带你在B站玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 EasyOCR 参考来源 0x01 安装部署 环境依赖 环境安装 方法参数 0x02 实践案例 批量识别行程码图片 0x03 入坑出坑 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 Q: 什么是 EasyOCR ? 描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的

一直以来都没有写博客的习惯,后来发现以前做的工作如果不注意及时整理和记录往往丢失的很快.对我而言这是一篇具有重要意义的文章,好的习惯要持之以恒,以后的日子我会常驻博客园!由于本人水平有限,智商略低,欢迎大神前来拍砖.废话结束,下面是干货: 首先吐槽一下本屌的笔记本,我现在的笔记本还是大一时候买的Dell INSPIRON 4010,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,重要的事情说四遍,呵呵. 操作系统: Ubuntu 14.04 是否使用PYTHON API:

前言: 正文: 1.安装必要依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get

1)环境机器品牌:DELL  型号:R620配置:32核 * 1/256 GB*1/300 GB*4() + 1200 GB*2() 系统版本:CentOSLinux release 7.2.1511 2)问题描述业务问题:查看CPU模式,并修改为高性能模式. 3)分析解决处理过程 Ø  下载tuned工具:wget http://mirrors.idc.jd.com/CentOS/7.2/os/x86_64/Packages/tuned-2.5.1-4.el7.noarch.rpm Ø  安装

关于ARM CPU模式中的SVC Arm中CPU的模式 [第一方面] 系统sys模式 VS 管理svc模式 首先,sys模式和usr模式相比,所用的寄存器组,都是一样的,但是增加了一些访问一些在usr模式下不能访问的资源. 而svc模式本身就属于特权模式,本身就可以访问那些受控资源,而且,比sys模式还多了些自己模式下的影子寄存器,所以,相对sys模式来说,可以访问资源的能力相同,但是拥有更多的硬件资源. 所以,从理论上来说,虽然可以设置为sys和svc模式的任一种,但是从uboot方面考虑,其

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了… 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了

前言 任何平台根据场景的不同,都有相应的优化.不一样的硬件环境.网络环境,同样的一个平台,它跑出的效果也肯定不一样.就好比一辆法拉利,在高速公路里跑跟乡村街道跑,速度和激情肯定不同… 所以,我们做运维工作,也是如此.首先你得充分了解你所用的软件平台,然后根据你现有的生产环境去充分的测试,最后得出结果,做最优的调整. KVM也是一样,首先要做的是充分的了解它,看看有哪些参数和设置我们可以做出调整,最终应用以求发挥最高的性能. 那么KVM的性能调优,我们可以从四个方面入手 —— CPU.内存.磁盘I

STM32的I2C硬核为了规避NXP的知识产权,使得I2C用起来经常出问题,因此ST公司推出了CPAL库,CPAL库在中断方式工作下仅支持无子地址 的器件,无法做到中断方式完成读写大部分I2C器件.同时CPAL库在多个I2C同时使用时,经测试也有问题,因此我们项目中放弃了使用ST公司的CPAL库以及标准外设库 访问I2c器件,用IO模拟I2c总线,同时也是支持中断方式完成I2C读写. 目前网上绝大部分IO模拟I2c总线的程序都是查询方式,浪费大量CPU周期用于循环等待,本文的程序使用定时器中断推