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
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
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2023-08-09 15:07:29
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# 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
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:
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2024-06-24 17:15:01
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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.&
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2024-06-05 10:20:55
116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
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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
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），
从这里学习《DL-with-PyTorch-Chinese》 4.1学习就是参数估计本节内容中 学习（参数估计）这个过程要做的就是：给定输入数据和相应的期望输出（ground truth）以及权重的初始值，模型输入数据（前向传播），然后通过把结果输出与ground truth进行比较来评估误差。为了优化模型的参数，其权重（即单位权重变化引起的误差变化，也即误差相对于参数的梯
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2024-03-30 20:27:15
76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
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
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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
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2023-11-19 13:21:26
93阅读
张量Tensor tensor是pytorch的一种特殊的数据格式，它表示多维数组概括了所有数学意义和计算机意义上的向量形式。Rank/shape概念Rank：表示我们需要多少个索引来访问或引用张量数据结构中包含的元素，即代表维度数Shape(size)：告诉我们每个轴的长度，即每个轴上有多少个数据Rank=len(shape) Shape是很重要的东西，因为它包含了rank,size
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2024-07-05 23:09:36
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尽管早在上世纪80年代末，神经网络就在手写数字识别上表现出色。直到近些年来，随着深度学习的兴起，神经网络才在计算机视觉领域呈现指数级的增长。现在，神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。相比各种层出不穷的用于计算机视觉和图像处理的新网络架构，这一领域神经网络的损失函数相对而言并不那么丰富多彩。大多数模型仍然使用L2损失函数（均方误差）。然而，L2损失函数的效果是否真的那么好呢？其他
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2024-10-11 14:26:07
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网络结构理解图像输入网络后首先进入backbone主干特征提取网络进行初步的特征提取,输出3层不同shape的特征图利用这3层特征层进行上采样特征融合构建FPN特征金字塔三层融合特征再分别输入SSH模块来提高感受野多任务输出 4.1 类别输出-是否有人脸? 4.2 检测框输出-人脸在哪? 4.3 人脸关键点输出2.1 backbone主干特征提取网络(面试被问到了,这里补习一下) 目前的目标检测
！本篇介绍的是Pytorch中两个函数的计算原理，并不是严格数学含义一、NLLLossNLLLoss全称是Negative Log Likelyhood Loss，负对数似然损失函数。例子1假设模型预测结果：某张图片为猫、狗、猪八戒的测概率的分别是。但其实这张图片应该属于第3个类别——猪八戒。看一下模型预测结果为猪八戒的预测值y_hat=0.64，我们希望它为1，即真实值y=1。那么代入公式可以算
1 写在前面的话该篇文章创建pytorch环境部分，大家谨慎参考。本以为已经完全解决错误，但实际上pytorch最终并未配置在所创建虚拟环境中，本人能力有限，实在搞不定，故大家可在此博客的踩坑基础上，继续前行，争取一次创建成功，加油！2 TX2 NX 安装Archiconda3Archiconda下载链接: https://github.com/Archiconda/build-tools/rel
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2024-01-11 09:27:36
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大家好，我是极智视界，本文介绍 实战pytorch arcface人脸识别，并提供完整项目源码。
原创
2023-05-07 07:05:59
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# 用 PyTorch 训练人脸数据集：使用 InsightFace ArcFace 方法
在当今的计算机视觉领域，人脸识别技术日益受到关注。ArcFace 是一个优秀的模型，能够有效地进行人脸特征提取。在本文中，我将引导你完成使用 PyTorch 和 InsightFace 库来训练你自己的人脸数据集的基本流程。本文将会分步骤进行，每一步都会有详细解释和代码示例。
## 整体流程
下面是一
