DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的，后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影，可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。下边介绍DeepFace的基本框架。一、网络架构DeepFace的架构并不复杂，层数也不深。网络架构由6个卷积层 + 2个全连接层构成。 二、
前言 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ CPU：intel i5-4590 GPU：GTX 980 系统：Win 10 OpenCV版本：3.1（这个无所谓） Caffe版本：Microsoft caffe （微软编译的Caffe，安装方便，在这里安利一波） Dlib版本：19.
DeepFaceLab相关文章一：《简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项》 二：《继续聊聊DeepFaceLab（DeepFake）不断演进的2.0版本》 三：《如何翻译DeepFaceLab（DeepFake）的交互式合成器》 四：《想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（一）》 五：《想要提高DeepFaceLab（Dee
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2024-09-02 19:45:21
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文章目录（零）前言（一）模型(LoRA)训练（1.1）数据准备（1.1.1）筛选照片（1.1.2）预处理照片（1.1.3）提示词(tags)处理（1.1.4）目录命名（1.2）训练工具（1.2.1）脚本训练（1.2.1.1）训练参数（1.2.1.2）训练过程（例）（1.2.2）图形化配置训练（1.2.2.1）启动图形界面（1.2.2.2）训练日志查看（1.2.3）训练结果（二）各epoch模型对
前言基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ CPU：intel i5-4590 GPU
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2024-08-08 15:42:07
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需要GPU服务器的来看看之DGX-A100链接：http://www.aiserver.cn/DGX-A100 全球首个基于NVIDIA A100构建的AI系统 NVIDIA DGX ™ A100是适用于所有AI工作负载的通用系统，在全球首个5 petaFLOPS AI系统中提供了前所未有的计算密度，性能和灵活性。NVIDIA DGX A100配备了加速器NVIDIA A100 Tensor Co
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2024-03-15 12:38:33
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一、背景胡扯人脸相关的篡改并不是一个新的话题，但是结合深度学习篡改人脸的操作是最近兴起的。 人脸操作主要分为四种： 1. 合成整张虚假人脸图像， 2. 换脸操作，即在保留目标人脸背景的基础上使用源人脸A替换目标人脸， 3. 人脸属性修
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2024-09-03 12:05:17
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2.0出来后不少人催更Colab脚本，其实前几天我已经开始着手更新了，为了写上一篇文章消耗了几天时间。现在我就来通知下，脚本已经更新了，名叫v4。简单说下Colab有啥用，这个主要是针对没有显卡，没有N卡，设备不好的朋友，或者不想本地烧机的朋友，Colab有免费版也有Pro版，免费版最长使用时间12小时，12小时后必然断开，需要重新连接。Pro使用时长相对比较长，稳定性会有所提高。如果自己真的想玩
AfterCodecs for Mac是一款本地AE/PR/ME视频编码加速输出渲染插件，最新版支持Adobe CC 2019.Premiere Pro等软件虽然自带了很多输出格式选择，但是如果我们想输出特殊编码的时候，就需要借助其他工具，AfterCodecs 这款编码输出插件，就可以支持输出 H264，H265 和 ProRes 这些编码，渲染输出速度也比Premiere Pro自带输出更快，
阅读论文《DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification》 传统的人脸识别过程分四个阶段：detect->align->represent->classify 本论文采用显式三维人脸建模的方法，重新讨论了对齐和表示两步算法，应用分段仿射变换，从九层深
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2024-08-19 10:52:53
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注：本文基于Windows系统，PyTorch运行平台为cpu。一、准备工作1.1 下载代码地址：https://github.com/YadiraF/DECA 可以直接下载代码压缩包(DECA-master.zip)，并解压文件，为了方便说明，本文把根目录记为DECA。1.2 下载FLAME2020FLAME2020是德国马普研究所(马克斯·普朗克学会)做的FLAME model (Faces
2014 CVPRFacebook AI研究院简单介绍人脸识别中，通常经过四个步骤，检测，对齐（校正），表示，分类论文主要阐述了在对齐和表示这两个步骤上提出了新的方法，模型的表现超越了前人的工作对齐方面主要使用了3D人脸模型来对齐人脸，表示方面使用了9层的一个CNN，其中使用了局部卷积人脸对齐 已经存在一些人脸数据库的对齐版本（比如LFW-a），但是对齐人脸仍然是一件很困难的事，由于受到姿态（人脸
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2024-10-17 20:58:47
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DeepFace主要思想人脸识别，检测-对齐-提取-分类假设一旦人脸完成对齐，每个面部区域位置在像素级时固定的，因此可以直接从原始像素RGB中学习；主要贡献：人脸识别网络DNN，便于推广；3D人脸对齐系统；人脸对齐基于基准点的人脸解析三维建模，利用翘曲面部裁剪得到3D正面面部；3D对齐，使用传统的LBP直方图，设置阈值并以某一像素点为中心领域内像素点一起和阈值比较，大于阈值时就将其变为1小于阈值变
OpenCV要使用GPU加速需要重新编译OpenCV。本人编译环境：win10 X64 vs2013 编译opencv-3.4.2 + contrib-3.4.2 + cuda10.0一、环境和资源准备1、计算机必须有支持CUDA 的NVIDIA GPU,并且装好了驱动程序。安装CUDA toolkit,本文使用的是CUDA10.0。下载地址：https://developer.nv
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2024-04-27 21:04:53
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PyTorch运算加速简介在前一篇文章中完整演示了整个PyTorch进行深度模型训练的流程，然而，尽管大多时候就是按照这个思路进行模型训练的，但是我们实际上忽略了一个至关重要的问题，那就是GPU加速，目前主流的深度学习框架都是支持GPU加速运算的，PyTorch也不例外，本文介绍如何使用GPU加速模型的训练。GPU事实上，想要使用GPU加速深度学习模型的训练就是将相关的内存中的变量转移到显存中，利
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2023-06-20 22:57:50
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教程是MXnet版本的训练方式在Linux环境下一 、官方数据训练1.clone 源代码2. 配置相关环境3. 下载作者提供的数据集4. 开始训练5. 开始训练二、个人数据训练1. 数据制作2. 训练依旧 一 、官方数据训练1.clone 源代码项目来自官网的源代码。git clone --recursive https://github.com/deepinsight/insightface.g
# Javacv 开启 GPU 加速支持
JavaCV 是一个方便的 Java 封装库，它在 OpenCV 和 FFmpeg 的基础上，为 Java 开发者提供了强大的计算机视觉和深度学习框架。为了加速图像处理和深度学习任务，支持 GPU 加速显得尤为重要。在本文中，我们将详细探讨如何在 JavaCV 中开启 GPU 加速支持，并使用实例代码展示实现过程。
## 为什么需要 GPU 加速？
ollama支持GPU加速吗？随着深度学习技术的不断发展，许多AI框架都在支持GPU加速方面做出了显著的改进。ollama作为一种新兴的AI模型部署工具，其对GPU的支持情况自然成为了开发者关注的焦点。本文将详细探讨ollama对GPU加速的支持，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等内容，帮助你全面了解其特点与实际应用。
## 版本对比
在探讨ollama对GPU
概述GPU 的优势在于并发计算能力，在本示例中，你将学习如何使用 Apple 的新框架 Metal 来实现并发计算。 你将学会如何将用C编写的简单函数转换为 Metal Shading Language (MSL)，以便它可以在 GPU 上运行。 如何在 GPU 上创建管道和可访问的数据对象，编写 MSL 函数驱动 GPU 运行。 如何通过创建命令缓冲区，将命令写入其中，并将缓冲区提交到命令队列，
当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用，各种参数配置，各有优化技能之后。唯一约束你的可能是电脑配置。CPU能跑，但是慢到怀疑人生，低配模型都得跑一周低配显卡，显存不够，H128 根本就跑不起来，BS稍微大点就蹦了本地不行，其实可以用GPU服务器，但是价格不比买个高配显卡便宜。深度学习玩的就是配置，配置太差怎么办？ 花钱升级咯。没钱怎么办？ 本来想说“凉拌”，但是经过多日研究，还是找出了一条
