因为是看书自学的python,开始后不久就遇到了这个引入的模块函数，且一直在IDLE上编辑了后运行，试图从结果发现它的用途，然而结果一直都是没结果，也在网上查了许多，但发现这个问题的比较详细的解释只有一个版本，大部分都是转裁和复制的。给的都是简明python教程上那个一长串代码的例子，说看了就明白了，可我看得晕头转向的还是没真正明白，只知道“sys.argv[0]表示代码本身文件路径”这点，其实还
关于解决torch.cuda.is_available()以及pip 找不到的问题首先按照顺序下载好gpu的驱动器，以及nvidia cuda（这里是下载好cuda的编译工具和环境）（CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题），
Pytorch完成基础的模型目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优
环境： win7以上 VS2013以上 sdk版本：ArcFace v2.0 x86 x64平台Debug、Release配置都已通过编译下载地址：https://github.com/ArcsoftEscErd/ArcfaceDemo_CSharp.git
配置过程:1.&
转载
2024-06-05 10:20:55
116阅读
# PyTorch Arcface 代码详解
## 介绍
Arcface 是一种用于人脸识别的深度学习算法，其基本思想是通过学习一个人脸特征空间，在特征空间中使得同一个人的特征向量更加紧密，不同人的特征向量更加分散。本文将详细解释 PyTorch 中的 Arcface 代码，并提供代码示例。
## Arcface 算法
Arcface 算法是对 Softmax 方法的改进，通过引入角度余弦
原创
2023-10-05 06:49:26
406阅读
1.代码结构目录结构如下：配置信息：包含许多训练或者测试的一些信息配置，比如backbone选用的模型结构等；数据读取：里面是一个pytorch的Dataloder，我们可以自定义，其中__getitem__用于迭代时输出图像与label数据对；模型：这里面含有backbone结构，loss损失函数等结构；脚本：这里面放了一些其他的用于后续处理的脚本。test：测试脚本train：训练脚本2.关键
转载
2023-08-09 15:07:29
359阅读
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition论文: https://arxiv.org/abs/1801.07698 官方代码: https://github.com/deepinsight/insightfaceAbstract大规模人脸识别的挑战之一就是如何设计损失函数，以增强判别能力。Centre loss:
转载
2024-06-24 17:15:01
190阅读
L-margin softmax loss:A-softmax loss:AM-softmax loss:arcface:softmax loss:N是样本的数量，i代表第i个样本，j代表第j个类别，fyi代表着第i个样本所属的类别的分数fyi是全连接层的输出，代表着每一个类别的分数， 每一个分数即为权重W和特征向量X的内积每个样本的softmax值即为： L-s
PyTorch框架AMP（Automatic Mixed Precision）模块的源码早在一年之前便已初探过，然而，最近有人向我咨询某些源码问题时，一些自认为当时已了然于胸的细节，如今已回忆不起来。果然，好记性还是不如烂笔头，于是趁着这次重新梳理，将源码中重要的细节记录下来（针对PyTorch1.9版本源码），同时也希望能够帮助到对这部分源码有疑惑的朋友。PyTorch AMP主要的功能分为Au
转载
2023-07-30 20:17:39
292阅读
PyTorch数据类型 Torch.FloatTensor Torch.IntTensor Torch.ByteTensor Torch.CharTensor Torch.LongTensor 当tensor的维度为(1, ), 用来表示标量, 对应到tensor.size()/tensor.shape中是tensor.Size([num]), 如果tensor是这种情况, 可以直接使用tenso
转载
2023-11-19 13:21:26
93阅读
# 实现Arcface PyTorch的步骤
## 1. 简介
Arcface是一种人脸识别算法，可以通过计算人脸的特征向量来进行人脸识别。PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，可以用于构建深度学习模型。本文将介绍如何使用PyTorch来实现Arcface算法。
## 2. 实现步骤
下面是实现Arcface PyTorch的步骤：
```mermaid
flowchar
原创
2023-10-12 09:30:08
218阅读
一、Apriori算法原理从数据集频繁出现的商品中选出共同出现的商品组成频繁项集，生成关联规则 如果通过遍历每一种组合，那么数据量太大了，我们这里引入支持度的概念 例如： 要生成包含商品A、B的频繁项集（A，B），要求支持度至少为30 那么A和B都必须至少在数据集中出现30次，（A，B）至少也要出现30次二、实例现有100k有关电影打分的数据 目标：输出“如果用户喜欢A，那么他有可能喜欢B”1.获
转载
2024-09-21 10:43:40
34阅读
虹软最新版 python 接口 完整版当前开源的人脸检测模型,识别很多,很多小伙伴也踩过不少坑。相信不少使用过dlib和facenet人脸识别的小伙伴都有这样的疑惑，为什么论文里高达99.8以上的准确率，自己实际使用下来的准确率却并不好，甚至用来落实到百人以内的人脸识别，都经常出现误识别现象，造成这样的现象最主要的原因来自于训练人脸识别模型的样本和国内人脸有差距。因此，这些看似准确率很高的模型，直
转载
2023-09-04 10:38:03
31阅读
ArcFace算法原理Triplet-Loss原理及其实现、应用
原创
2023-01-20 10:13:12
239阅读
# 如何实现Arcface pytorch使用
## 流程概述
在实现Arcface pytorch的使用时，我们需要完成以下步骤：
1. 数据准备：准备人脸数据集
2. 模型训练：使用Arcface算法训练人脸识别模型
3. 模型测试：测试训练好的模型的准确性
## 实现步骤
### 数据准备
在这一步中，我们需要准备人脸数据集，可以使用已有的数据集或者自己收集数据。数据集应包含人脸
原创
2024-07-12 05:27:27
135阅读
ArcFace是一种用于人脸识别的深度学习模型，它可以将输入的人脸图像映射到一个高维的特征向量空间中，并通过计算特征向量之间的相似度来判断两张人脸是否属于同一个人。ArcFace模型在人脸识别任务中取得了很好的效果，并且已经被广泛应用于实际应用场景中。
本文将介绍ArcFace模型的原理以及如何使用PyTorch实现这个模型。在开始之前，我们先了解一下ArcFace的背景知识。
## ArcF
原创
2023-08-24 17:20:23
378阅读
嗨咯各位小伙伴们，小编又来跟大家分享GIS干货啦！今天呢，我们一起探讨一下ArcGIS中基于最小阻抗的交通可达性的完整流程，当然这个教程在其他许多公众号里都比较常见，所以今天小编会从数据获取、数据处理、构建交通网络、计算交通可达性等几个方面出发，将交通可达性分析整个流程从无到有的跟大家一一落实。好啦，接下来就跟小编一起进入正题吧！我们知道，交通可达性分析已经比较成熟应用于城市问题研究，1.路网数据
ArcFace是一种基于角度余弦距离的人脸识别损失函数，通过在特征空间中增强人脸特征的区分性，提高了模型的性能。其核心思想在于将人脸特征投影到单位超球面上，使得特征向量在角度上更为紧凑。下面是一个简化版的ArcFace损失函数的Python实现：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Arc
原创
2024-02-01 09:58:42
377阅读
本文来自《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》，时间线为2018年1月。是洞见的作品，一作目前在英国帝国理工大学读博。
CNN近些年在人脸识别上效果显著，为了增强softmax loss的辨识性特征学习能力，Sphereface提出的multiplicative angular margin，参考文献[43
本文分别用Numpy、Tensor、autograd来实现同一个机器学习任务，比较它们之间的异同及各自优缺点，从而加深大家对PyTorch的理解。一、使用Numpy实现机器学习首先，我们用最原始的Numpy实现有关回归的一个机器学习任务，不用PyTorch中的包或类。主要步骤包括：首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习
