4）甚至在严重遮挡下仍能工作； 5）可以检测各种尺度的人脸。 缺点 作者认为没有什么大的缺点^_^ （52CV君不敢妄提缺点，但认为不能使用NVIDIA GPU绝对是个遗憾） 3....缺点 1）CPU速度很慢； 2）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器； 3）人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。 5....可以看到Dlib的两种方法效果都不怎么好，作者发现原来Dlib训练使用的数据集的人脸包围框较小，导致按照FDDB的评价标准不公平。 ? ? ? 另外，Dlib无法检测小脸也拉低了分数。 6....8 总结推荐 如何在应用中选择人脸检测算法呢？作者认为应该首先尝试OpenCV DNN方法与Dlib HOG方法，然后再做决定。 一般情况 在大多数应用程序中，我们无法知道图像中人脸尺寸的大小。...此外，如果你可以使用GPU（NVIDIA家的），那么MMOD人脸检测器是最好的选择，因为它在GPU上非常快，并且还提供各种角度的检测。
如何在Jetson TX2上执行TensorRT图像分类模型 由于这是一个大约1个小时的视频，篇幅有限，所以我们将利用三天的时间重现整个笔记内容。 注意今天是第一部分。 ? ?...现在，随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用，从而实现了以前不实用的广泛应用。 ? 在这里,我们看到一些实际应用的深度学习是如何被使用的。...典型的Jetson平台的工作流程是在GPU服务器或者工作站上进行训练， 然后将训练的数据模型在Jetson上做边缘推理。...在典型的工作流程中，开发人员通过在Python中进行tensorflow API调用来定义计算图形，Python调用创建一个图形数据结构，完全定义神经网络，然后开发人员可以使用明确定义的图形结构来编写训练或推理过程...作为我们在github上发布的开源项目的一部分，这个github项目是在Jetson tx2上使用TensorRT优化Tensorflow模型的有价值的参考，除了基准测试脚本之外，我们还包括一个使用示例程序对图像进行分类
导读 这篇文章将介绍如何在 Windows 操作系统上使用带有 Nvidia GPU 的 OpenCV DNN 模块。...我们常常在人脸检测、姿态估计、物体检测等领域看到OpenCV DNN 模块的运用。但是，该模块有一个明显的缺点——它只能使用 CPU 内存进行推理。这导致应用程序缓慢。...：指定安装目录 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH：设置为 opencv_contrib 模块的位置 PYTHON_EXECUTABLE：设置为 python3 可执行文件，用于构建。...和 Python 代码做一个简单的添加： 在 Windows 上使用和不使用 GPU 的 CPP 和 Python 执行 OpenPose 代码 该视频加快了速度，以帮助我们轻松可视化。...概括 OpenCV DNN 模块允许使用 Nvidia GPU 来加速推理。在本文中，我们学习了如何在 Windows 操作系统上构建具有 CUDA 支持的 OpenCV DNN 模块。
图像分类技术日趋成熟，ResNet网络在ImageNet数据集上的top5准确率已超过96%。然而，如何高效地完成百万类别甚至是更大规模的分类任务，则是一个极具挑战性的课题。...PLSC训练效果达到SOTA精度 PLSC库在多个数据集上可以取得SOTA的训练精度，下表列出PLSC库分别使用MS1M-ArcFace和CASIA数据集作为训练数据，在不同验证数据集上取得的精度。...实验中使用的训练数据集为MS1M-ArcFace，分类类别数为85742，每个节点配备8张NVIDIA V100 GPUs，backbone模型为ResNet50。...百度AI口罩检测方案采用百度最新的PyramidBox-lite检测算法，加入超过10万张口罩人脸训练数据。为了解决数百万ID数据训练问题，采用飞桨大规模分类库PLSC实现了快速训练。...在准确率不变的情况下，召回率提升30%，佩戴口罩的人脸检测准确率超过99%。
然而，对于超过10亿参数的超大型的模型，单个GPU上的内存不足以匹配模型以及训练所需的参数，需要利用模型并行性来将参数分割到多个GPU上。...这种方法允许模型在更大的数据集上进行训练，但有一个约束，即所有参数必须适合一个GPU。 模型并行训练可以通过跨多个GPU划分模型来克服这一限制。...数据集最终有810万个url。我们将WebText数据集随机分割为95:5的比例，分别得到训练集和验证集。我们考虑了4种参数规模的模型：3.45亿、7.75亿、25亿和83亿。...我们认为这可以通过使用更大规模的数据集来缓解，类似于XLNet和RoBERTa等最近论文中使用的数据集。...项目地址：https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 安装 官方只支持 Python 3.6。请安装支持GPU的最新版本PyTorch。
上面的gif图展示的是LFFD人脸检测算法，在Nvidia GPU上对1080P的图像可以跑到16ms左右。 该算法出自论文： ?...，但作为近来轻量级人脸检测模型的代表，却是极具实用价值的。...请看LFFD与其他state-of-the-art算法的精度比较。 在WIDER FACE 验证集上的精度比较： ? 在WIDER FACE 测试集上的精度比较： ?...在FDDB 数据集上的精度比较： ? 虽然精度并不是最高水平的，但其模型大小仅9M，推断速度更是其亮点。...正如其论文名所说面向边缘设备的轻量且快速的人脸检测器。值得一提的是，上述评测是在Python下做的，转成C++代码应该能获得更高的速度。
首先，我们会了解用于训练自定义口罩检测器的数据集。 然后，我将向大家展示如何使用Keras和TensorFlow实现一个Python脚本在数据集中来训练口罩检测器。...为了训练自定义的口罩检测器，我们将项目分为两个不同的阶段，每个阶段都有各自的子步骤（如图1所示）： 训练：在该阶段我们主要是从磁盘加载口罩检测数据集，在该数据集上训练模型（使用Keras / TensorFlow...为了创建口罩数据集，Prajna提出了如下几种方案： 拍摄正常的脸部图像； 创建一个Python脚本向图片中的人脸添加口罩，从而创建一个人造的（但仍适用于现实世界）数据集。...为确保可以成功导入这些库，请遵循我的Tensorflow 2.0+安装指南： 如何在Ubuntu上安装TensorFlow2.0； 如何在macOS上安装TensorFlow2.0。...由于开销的原因（特别是如果你使用的GPU需要在系统总线上进行大量开销通信），我们不必编写另一个循环来分别对每个人脸进行预测，批量执行预测更为有效。
WIDER FACE共包括3万多张图片近40万个人脸，是目前国际上规模最大、场景最为复杂、难度和挑战性最高的人脸检测公开数据集。...为了将高层级特征整合到高分辨率的低层级特征上，FPN提出了一种自上而下的架构以使用所有尺度的高层级语义特征图。FPN类型的框架在目标检测和人脸检测上都取得了很好的效果。...WIDERFACE数据集包含32,203张图片，其中包含393,703个人脸，数据集的人脸在尺度、姿态、遮挡方面有较大的差异性。...更多的可选参数见: python train.py --help 模型训练150轮以上可以收敛。我们发布的模型使用Nvidia Tesla P40 GPU 4卡训练得到。...模型评估 验证集的评估需要两个步骤：先预测出验证集的检测框和置信度，再利用WIDER FACE官方提供的评估脚本得到评估结果。
1999年，NVIDIA公司发明了GPU，极大地推动了 PC 游戏市场的发展，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。...作为实验科普的重要环节，所有参加的同学，通过电脑浏览器远程访问NVIDIA Jetson NANO云实验平台，在何琨讲师线上指导下，了解了如何通过建立人脸口罩数据集，运用深度学习的方法，训练计算机生成能够对特定分类的人脸口罩照片进行判断的模型...每个同学通过手边的电脑浏览器一行一行执行实现人脸口罩识别Python代码，了解如何将训练好的模型在智能终端上进行推理的过程，完成通常意义下的人工智能图像视觉识别功能。...学生们只需要理解代码用途，按回车执行代码即可一步一步地实现对自己上载的图片或者视频中的行人进行是否有戴口罩的检测功能。...这样的学习方式立刻调动了同学们的学习积极性，很快，同学们就开始积极地展示自己的实验成果： 通过上传各种不同图片检测，同学们主动地发现了数据标注、数据训练及数据模型都会对最后图像检测准确性产生影响，
由于侏罗纪公园 （1993）是我最喜欢的电影，我们将对电影中的人物样本进行面部识别。这个数据集是在构建自定义人脸识别数据集的三种训练方法教程中构建的。...在我们识别图像和视频中的人脸之前，我们首先需要量化我们训练集中的人脸。请记住，我们实际上并没有在这里训练网络，网络已经接受过训练，可以在大约300万张图像的数据集上创建128维嵌入。...在我的Titan X GPU上，处理整个数据集需要一分多钟，但如果你使用的是CPU，请准备好等待一段时间完成此脚本！ 在我的Macbook Pro（无GPU）上，编码218张图像需要21分20秒。...如果你是： 在CPU上运行人脸识别代码 或者你使用树莓派 ……你要把–detection-method设置为hog，因为CNN人脸检测器没有GPU很慢，并且树莓派没有足够的内存来运行任意的CNN。...要使用OpenCV和Python识别人脸，请打开终端并执行脚本： $ python recognize_faces_image.py--encodings encodings.pickle \
其中单个关键点和空间相关的关键点（即姿态）集被建模为基于 anchor 的密集检测框架中的目标。...下图展示了在 TITAN Xp GPU 上实时运行 KAPAO-S 进行视频推理的效果： KAPAO-S 在 TITAN Xp GPU 上可以实时运行，比本地每秒 25 帧的帧率还要快，不过图中未显示面部关键点...详解NVIDIA TAO系列分享第2期： 基于Python的口罩检测模块代码解析——快速搭建基于TensorRT和NVIDIA TAO Toolkit的深度学习训练环境 第2期线上分享将介绍如何利用NVIDIA...TAO Toolkit，在Python的环境下快速训练并部署一个人脸口罩监测模型，同时会详细介绍如何利用该工具对模型进行剪枝、评估并优化。...本次分享摘要如下： NVIDIA TAO Toolkit的独到特性 TensorRT 8.0的最新特性 利用TAO Toolkit快速训练人脸口罩检测模型 利用TensorRT 快速部署人脸口罩检测模型
此外有必要考虑在高分辨率的大型图像数据集上训练模型所需的时间。对于普通计算机而言，它将在计算上过于昂贵。但请放心通过使用GPU，将能够构建适用于大型数据集的模型，而无需付出高昂的计算成本。...为了证明在GPU上执行Theano可能是机器学习和数据科学的未来，可以考虑由Theano开发人员进行的一项研究，在Theano在CPU上运行时检测到的速度是NumPy的1.8倍。...在GPU上执行Theano代码 在介绍Theano时，说它的优点之一是它可以使用计算机的GPU。在开始之前，想提到使用GPU是可选的，还可以在CPU上运行代码。...运行使用Theano的代码时，此命令将允许使用GPU。因为不使用Windows，所以不确定如何在Windows中使用GPU执行代码。...然后看到了如何执行使用Theano的python脚本，该脚本在计算机的GPU上执行，从而可以大大提高项目的性能。
在这里，我将帮助你编写两个Python脚本： 一个用于提取和量化数据集中的人脸 另一个是对面部进行聚类，其中每个结果聚类（理想情况下）代表一个独特的个体 然后，我们将在样本数据集上运行我们的人脸聚类管道并检查结果...虽然CNN脸检测更准确，但在没有GPU运行实时检测速度太慢。...运行面部编码脚本 请访问文末链接下载代码和图像数据集，数据集可以换成自己的。 然后，打开一个终端并激活你的Python虚拟环境（如果你用了虚拟环境的话）。...如果你使用GPU，大约1-2分钟。只要确保你安装DLIB与CUDA，把你的GPU的优势发挥出来。 但是，如果只使用CPU在笔记本电脑上执行脚本，则脚本可能需要运行20-30分钟。...以下是我们的128维面部嵌入和DBSCAN聚类算法在我们的数据集上生成的人脸聚类： ? ? ? ? 最后，陌生的人类被挑了出来（实际上它是先显示的）： ?
微调数据集若使用 Hugging Face 上的，可直接在微调命令中传入数据集名称，如 moyjx/debian_csrc[12]。...如需使用本地数据集，仅支持 csv/json/txt 格式，这里的 json 格式，是指 处理大数据集的灵活格式 —— JSON Lines 中提到的 JSON Lines 格式，例如： {"text"...若要使用 Hugging Face 上数据集微调，可使用 dataset_name 参数指定数据集名称。...原始的 CodeGen 模型需要 12 秒生成 128 个 token，经过推理加速后，在一个 A6000 GPU 上可以将耗时缩短到 5.7 秒，并且使用多 GPU 还有进一步加速的可能。...gptj 执行成功后，会在脚本所在位置的 models/codegen-350M-multi-finetune-gptj-2gpu 下获得转换好的模型文件。
， 本篇博客也提供了各种人脸数据集的介绍和预模型的下载https://blog.csdn.net/MrCharles/article/details/80360461 二、人脸匹配数据准备 运行环境 tensorflow...LFM图片数据集的大小 程序中神经网络使用的是谷歌的“inception resnet v1”网络模型，这个模型的输入时160x160的图像，而我们下载的LFW数据集是250x250限像素的图像，所以需要进行图片的预处理...原本数据集放在raw文件夹下面，新裁剪的图片放在ifw_160文件夹下面 data/lfw/raw ：D:\Python\Work\face-system\face-net\facenet-master...= True 四、相关函数 1、主要函数 align/ ：用于人脸检测与人脸对齐的神经网络 facenet ：用于人脸映射的神经网络 util/plot_learning_curves.m:这是用来在训练...执行predict.py进行人脸识别（需要训练好的svm模型） 3）、以numpy数组的形式输出人脸聚类和图像标签 代码：facenet/contributed/export_embeddings.py
团队的黄金宝同学正在调试程序 数据集①：5000 张真实口罩人脸数据集 除了模拟口罩人脸数据集，该团队还构建了全球首个公开的真实口罩人脸识别样本集 RMFD，含 525 人的 5 千张口罩人脸、9...该团队基于他们所建立的数据集，开发的面部-眉眼多粒度口罩遮挡人脸识别模型，在数据集上可达到 95％ 的准确性。...目前 OpenBayes 算力容器支持的标准库 并提供 CPU、NVIDIA T4、NVIDIA Tesla V100 等多种算力资源，无论是海量数据的集中训练，还是低功耗的模型常驻运行，都能轻松满足用户需求...清晰简洁的执行过程 完整教程：https://openbayes.com/docs/quickstart/ 注册新用户，即可享受 GPU 算力！...数据集可在公共资源直接使用/下载 活动说明 访问 openbayes.com 凭邀请码 【HyperAI】 注册新用户 即可享受 每周 600min 的 CPU + 300min NVIDIA T4
/scripts/build.sh 执行此脚本，将cpp代码中自定义的op算子编译成可调用执行的.so文件，您将在项目路径下看到： libdarknet.so liboneflow_yolov3.so...--output_dir 检测结构输出路径 --image_paths 单个/多个待检测图片路径，如： --image_paths 'data/images/000002.jpg' 'data/images.../000004.jpg' 训练同样很简单，准备好数据集后，只需要执行：sh yolo_train.sh即可，数据集制作过程见下文【数据集制作】部分。...数据集制作 YoloV3支持任意目标检测数据集，下面我们以COCO2014制作过程为例，介绍训练/验证所需的数据集制作，其它数据集如PASCAL VOC或自定义数据集等，都可以采用相同格式。...至此，完成整个数据集的准备过程。
在本课程中，您将在Jetson Nano上使用JupyterLab Notebook和Python应用程序示例来构建新项目，通过深入学习视频分析从视频流中提取有意义的见解。...您将学习如何： 在SST-2数据集上训练和微调伯特文本分类模型 在模型上运行评估和推理 将模型导出为ONNX格式或Riva格式以进行部署 完成后，您将熟悉如何在NVIDIA GPU上使用TAO训练、推断和导出文本分类模型...用于最终部署的rmir文件 在Riva服务器上本地部署模型 使用Riva API绑定从演示客户端发送推断请求 完成后，您将熟悉如何在NVIDIA GPU上使用Riva部署文本分类模型。...AI框架让网络安全开发者和实践者驾驭GPU计算的力量，实现网络安全解决方案，这些解决方案在规模空前的情况下执行。...在本免费教程中，您将进行多类敏感信息检测。您将使用Morpheus接收和预处理数据，对数据执行人工智能推理，并实时传输结果以进行分析和操作。
/scripts/build.sh 执行此脚本，将cpp代码中自定义的op算子编译成可调用执行的.so文件，您将在项目路径下看到： libdarknet.so liboneflow_yolov3.so...检测结构输出路径 --image_paths 单个/多个待检测图片路径，如： --image_paths 'data/images/000002.jpg' 'data/images/000004.jpg...' 训练同样很简单，准备好数据集后，只需要执行：sh yolo_train.sh即可，数据集制作过程见下文【数据集制作】部分。...数据集制作 YoloV3支持任意目标检测数据集，下面我们以COCO2014制作过程为例，介绍训练/验证所需的数据集制作，其它数据集如PASCAL VOC或自定义数据集等，都可以采用相同格式。...至此，完成整个数据集的准备过程。
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