一篇介绍GAN应用的文章。今后GAN模型学习的主要内容。中文链接：萌物生成器：如何使用四种GAN制造猫图 项目 GitHub：https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats我尝试使用几种对抗生成网络（GAN）来生成猫脸，其中包括 DCGAN、WGAN 和 WGAN-GP，以及低和高分辨率。训练模型则使用 CAT 数据集（
基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）目录基于opencv实现人脸猫脸图像检测（python）1、方法流程如下2 、导入相关库3、 导入级联分类器4、调整图像大小 5、彩色图像灰度化6、图像面部识别7、绘制脸部矩形区域完整Code： 致谢1、方法流程如下2 、导入相关库这里我们只用到了opencv，所以只需要导入相关的库即可。安装相关库方法pip install
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2024-04-22 14:46:21
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挑战猫脸，就差你了！今天这个比赛，得从一个做程序猿的铲屎官开始说起......话说，有一天「铲屎猿」早起之后，发现猫主子竟然没了身影；他找啊找啊，找了好久，可仍然到处都没找到猫主子。这时，客厅突然传来了一声猫叫，铲屎猿循声而至，只见沙发上躺着一个难以辨识的，「东西」？这东西似猫又非猫，似狗又非狗，铲屎猿眉头一皱，发现事情并不简单！难道这就是喵星人统治世界的第一步：隐藏身份，安...
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2019-12-26 21:57:58
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CNN简介从06年开始，深度结构学习方法（深度学习或者分层学习方法）作为机器学习领域的新的研究方向出现。由于芯片处理性能的巨大提升，数据爆炸性增长，在过去的短短几年时间，深度学习技术得到快速发展，已经深深的影响了学术领域，其研究涉及的应用领域包括计算机视觉、语音识别、对话语音识别、图像特征编码、语意表达分类、自然语言理解、手写识别、音频处理、信息检索、机器人学。由于深度学习在众多领域表现比较好的性
（深度学习）AI换脸？——Pytorch实现GAN、WGAN、WGAN-GPGAN
WGAN
WGAN-GP
详细代码
GANGAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，是由Ian J. Goodfellow等人于2014年10月在Generative Adversarial Networks中所提出的一个通过对抗过程估计生成模型的新框架。模型主
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2023-07-30 22:25:05
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# Python实现大眼瘦脸106关键点
在现代社会中，人们对外貌的要求越来越高，大眼瘦脸已经成为了美丽的标准之一。而在数字图像处理领域，通过Python编程语言实现大眼瘦脸效果已经成为了一项常见的技术。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现大眼瘦脸106关键点，并给出相应的代码示例。
## 大眼瘦脸原理
大眼瘦脸是一种基于图像处理的美颜技术，通过对图像中的关键点进行调整，使得眼睛
原创
2024-04-26 03:56:56
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你是谁家的小猫咪？猴脸识别技术大行其道，西大识别了数千只金丝猴，我只好采集抖音猫猫视频，截图来实现猫脸识别，《猫猫脸识别技术》正式上线了。以后每个猫猫精准喂投，想长胖不容易了。小茗同学：二狗子家的小猫又来偷吃了，小花猫已经饿坏了，咋办呀？？？怎么办？？？小宠物们识别要大学科研团队才能做，作为幼儿园的我怎么办？？？ 小茗同学苦恼的挠了挠头，发出痛苦的啊啊啊声音。。。。。。小茗同学查到了新闻报道《“猴
前面一直在写传统机器学习。从本篇开始写一写 深度学习的内容。 可能需要一定的神经网络基础（可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记）。RCNN (论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation) 是将CNN
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2024-06-07 11:32:10
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写这篇文章，并不是要挑战学术泰斗，更不是要在这里炫耀和说教知识。只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别，我说回来试试。想不到这里头的东西还挺多，不是三两天就能做完的。就在这里把我的实现思路写出来，以表心迹。图像识别，一直是计算机领域研究的热门，随着大数据的兴起，更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼得水，使得运算和样本数据不再成为系统的掣肘。那么具体来说，一个现代人脸识别系统(例如face++)
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2024-08-08 16:58:03
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前段时间，下班后闲来无事，参加了百度PaddleHub的AI人像抠图创意赛，凭借着大家的阅读量，获得了一个第三名，得了一个小度音响，真香啊！
对，说的是我
小奖品
PaddleHub创意赛第二期又出来了，这次要做什么呢?「人脸检测主题创意赛」，爱搞事的我肯定是少不了搞一波事情的，想想这能玩出什么花样来？下班路上刷知乎，看见有人用dlib + 猫脸检测器 + 泊松融合实现了抖
参考：利用paddlehub实现视频换脸 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区1，准备一张人脸图片与一个视频，使用opencv与moviepy将视频分割成图片； 2，使用PaddleHub的face_landmark_localization模型获取人脸图片im1和视频图片im2的68个人脸特征点； 3，根据上一步获得的特征点得到两张图片的人脸掩模im1_mask和im2_mas
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2024-03-08 21:31:19
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本文涉及到的代码均已放置在我的github中 -->链接环境Anaconda 集成 python 3.6.5 主要使用了 dlib numpy opencv (调用为cv2)os这四个库 录制+截屏：FSCapture 8.0目的将视频中的人脸更换为指定照片中的人脸，并且输出视频。思路首先使用opencv将一个视频分割为帧，将每一帧保存至origin文件夹内，然后利用transfer.py将
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2023-10-20 13:29:38
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导读：你一定看过很多换脸视频了，今天我们聊聊这些视频背后的技术——GAN。作者：木羊同学01 什么是GAN今天聊GAN。这要从一个新闻说起，2020年圣诞流出一段诡异的视频，英国那位超长待机的老婆婆先是在视频里来了一段放飞自我的演讲，把以前绝对不适合在正式场合讲的话统统一吐为快，然后干脆彻底放飞自我，直接跳上桌子上来了一段TikTok热舞，场面一度十分混乱。当然，听过新闻的同学应该已经知道了，这位
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2024-08-27 15:31:02
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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。
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2024-03-27 19:59:36
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(十八)最新批量视频换脸、无训练高速换脸、一张图片即可完成、批量处理本文结合最新的AI模型实现人脸融合，效果得到很好提升。本模型使用多尺度编码器提取原图属性特征，使用预训练人脸识别模型数据提取用户图的ID特征，通过引入可行变特征的融合结构， 将ID特征嵌入其属性特征空间，以光流场的形式实现人脸面部自适应变化，最终使其融合效果真实、融洽、保真，并且支持对目标脸型的自适应感知。 在任意真实人物图像进行
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2024-03-23 10:41:20
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最近在尝试学习使用卷积神经网络对猫狗进行识别，准备猫、狗图片各500张图片，图片是大小不一的彩色图片。大致的实现思路：各准备猫、狗500张图片，并对其命名“cat.XXX.jpg”、“dog.XXX.jpg”，计划20%猫、20%狗作为验证，剩下做训练；图片大小归一化：使用OpenCV3把图片归一为64*64的彩色图片；读取图片内容（numpy数组，batchszie*64*64*3）、标签值（0
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2024-04-02 12:02:00
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软件：Deepfacelab一款由国外大佬开发的便于普通人使用的半可视化换脸软件，大概的流程就是：将data_dst(目标视频，要被换脸的)和data_src(源视频，提供人脸素材的)分解成帧画面；对两份帧画面素材进行人脸提取；用模型对素材进行训练，这一步是最花费时间的；将训练好的人脸合成到目标帧画面上；将合成的帧画面合成视频。使用方法图片展示使用流程workspace是用来存放素材的，将目标视频
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2024-08-28 15:50:23
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# Pytorch CNN猫狗识别教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[搭建CNN模型];
B --> C[训练模型];
C --> D[测试模型];
D --> E[预测图片];
```
## 教程
### 1. 准备数据集
首先，你需要准备一个包含猫和狗图片的数据集，可以使用Kaggle上的
原创
2024-03-31 05:22:35
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在本文中，我们将围绕“猫狗分类CNN PyTorch”展开，探讨从业务场景分析到扩展应用的全流程。
**背景定位**
在现代计算机视觉应用中，图像分类是一项关键任务。猫狗分类问题是一个经典且易于理解的入门示例。想象一下，如果我们有一个在线宠物商店，希望能够根据用户上传的宠物照片进行智能分类，这就需要一种高效的图像分类解决方案。
为了量化这一业务场景，我们可以使用以下模型来描述业务规模：
$
● 难度：夯实基础⭐⭐ ● 语言：Python3、TensorFlow2? 要求：了解model.train_on_batch()并运用了解tqdm，并使用tqdm实现可视化进度条? 拔高（可选）：本文代码中存在一个严重的BUG，请找出它并配以文字说明? 探索（难度有点大）修改代码，处理BUG这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法，改用model.train_on_batch方法。
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2024-09-09 17:37:20
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