dlib是一个强大的库，但是其默认是需要NVIDIA显卡的，其实也是需要N卡附带的CUDA环境。但偏偏我的虚拟机没有显卡，所以只能尝试无CUDA环境下安装dlib。
6月初北京的疫情响应已经降到了三级，没想到中旬时疫情又卷土重来，每天都有10~30个确诊病例的新增，按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制，疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下，疫情有一两个月就结束了，使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了，疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序：一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了，另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序，这个重任当然就落到了我们开发部上，虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
使用Nvidia Jetson Nano，您可以用很少的预算构建运行gpu加速的深度学习模型的独立硬件系统。它有点像树莓派，但速度比树莓派快得多。
选自fast.ai 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据？本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题：开发深度学习系统，我们需要什么样的计算机？为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU？对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的？如何将深度学习应用到生产环境中去？所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么？（其中包含硬件、软件、环境与数据）在本文中，让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看，视频
从官网https://www.anaconda.com/download/（但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有）下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
最近，我用一个以 Go 语言为后端的软件，实现了一个人脸识别项目。它能够识别出上传照片中的人像 (如流行歌手)是谁。这听起来不错，我决定试一下也给你们介绍一下项目的整个过程。
做人脸识别用 Python 比较多，但是今天碰上一个另类，他就跟别人不一样，就不用 Python 用 Go。其实不管是 P 还是 G，能认出脸来就是好样的。
前面三篇文章搞了大致的处理流程，但是有个非常重要的问题还没解决——我们的人脸特征点(landmarks)是手动标定的。特征点在实际使用中自然是需要自动标定的，经过网上查找有个C++库称为Dlib可以解决自动标记68个landmark的问题，这就是我们要找的东西。
OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的，但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星，它并不追求大而全，但它实现的每一个模块和特性，都几乎是高质量开源算法的典范。
本文介绍了如何使用一行代码实现人脸识别，包括环境要求、安装依赖、准备数据、训练模型、使用命令行工具进行识别等步骤。同时，还介绍了如何使用dlib库进行人脸识别，包括编译dlib、安装face_recognition库等步骤。通过示例，展示了如何使用face_recognition库进行人脸识别，包括识别出人脸特征、识别人脸鉴定等步骤。同时，还介绍了如何使用face_recognition库进行美颜处理。
AnimeGAN是来自武汉大学和湖北工业大学的一项研究，采用的是神经风格迁移 + 生成对抗网络（GAN）的组合。
Dlib 是一个 C ++ 工具箱，其中包含用于在 C ++ 中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。请参阅 http://dlib.net 获取项目文档和 API 参考。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》，本章内容系统介绍，《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构，共8大部分53个章节。
你可能知道，Jetson Nano是一款低成本(99美元)的单板电脑，用于物联网类型的用例。在众多类似设备中，它的关键卖点是全功能GPU，与NVidia CUDA库兼容。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位或检测、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身
在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。我们今天将在这里使用的基于深度学习的面部嵌入，既高度准确又能够实时执行。
来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows
【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。代码已经
这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现，这个面部识别的实现能够实时运行。
我们的想法是对视频流进行实时分析，如果满足一定的条件，就对客户进行计数。我们在几天内做了一个柜台，并使用人工智能算法计算路过的游客和那些停下来的人。在下面的文章中，我将解释我们是如何做到这一点的，以及它的用途。
参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN，地址是：https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/， 这里不再赘述。
本文教你如何使用 Tensor Flow，Keras，Tensor RT，以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
这个系列是对DeepSpeed的教程做一下翻译工作，在DeepSpeed的Tutorials中提供了34个Tutorials。这些Tutorials不仅包含配置DeepSpeed完成分布式训练的标准流程，还包含一些DeepSpeed支持的一些Feature比如低比特优化器，Zero等等。最近有使用DeepSpeed做一些简单的模型训练实验的需求，所以开一下这个专题，尽量翻译完DeepSpeed的大多数Tutorials，不定期更新。这篇首先翻译一下Getting Started 和 Installation Details，CIFAR-10 Tutorial 这三个Tutorials。基于 PyTorch 2.0 版本运行 CIFAR-10 Tutorial 中碰到一些报错也给出了解决的方法。
人脸识别很难吗？ -- Kangvcar 本文导航 ◈ 环境要求00% ◈ 环境搭建03% ◈ 实现人脸识别19% ◈ 示例一（1 行命令实现人脸识别）：19% ◈ 示例二（识别图片中的所有人脸并显示
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第69天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的31天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
环境要求： Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建： 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git 、cmake 、 python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sudo apt-
环境要求： Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建： 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git 、cmake 、 python-pip 1234567891011121314151617181920212223 # 安装 git$ sudo apt-get install -y git# 安装 cmake$ sudo apt-get install
Face Recognition人脸识别库 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使
当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣，我已经编制了这些的排名（请参阅本页底部）以及一些区分它们的重要功能的概述。其中，从主页网站获取每种工具的描述，关注机器学习中的特定范例以及学术界和工业界的一些显着用途。
刚刚的dlib-19.13\dlib\build目录已经生成/转换为一个vs工程了，直接打开，生成，编译一个Release 64的windows静态库lib
我们将通过一些简单的快速启动示例来完成这个快速启动之旅，看看如何实例化和使用这些类。其余的文件分为两部分:
在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。
在原图片中位于中前方的实际上是布拉德利·库珀。我们首先使用C＃的“换脸”程序将另外一张脸叠加到布拉德利的脸上，然后用数字得到方式将其插入到布拉德利奥斯卡自拍照中。
【导读】本文是Stephanie Kim的一篇博文你，作者探讨的是一个老生常谈的话题“人脸识别”，介绍针对人脸识别任务的一个特定的开源库——OpenFace。作者之所以专门介绍该开源库，说明该库必然是
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
昨天调试了人脸识别（classifier_webcam）这个程序，效果不错，响应速度也挺快。按照http://blog.csdn.net/u011531010/article/details/52270023博客内容进行调试即可。 今天调试了python写的landmark，用的是dlib库里的68点文件，其中dat文件为训练好的68点标注，我们加入了视频的实时检测的功能，仿照classifier_webcam这个文件（openface中的）使用VideoCapture(0)这个
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
本文将简单讲述arcface从训练到部署的整个过程，主要包括前期的数据筛选和准备，模型训练以及模型部署。
最近在学习Pytorch，对于每个部分有大致了解，但没有整体的逻辑框架，这篇文章虽然是翻译的，但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程，一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过Pytorch进行高效实现并训练，其中不乏介绍一些基本模块，比如数据加载器，模型构建基类，优化器等知识，值得一看。
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 特性 在图片中识别人脸 找到图片中所有的人脸 找到并操作图片中的脸部特征 获得图片中人
今年六月，来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM（目前已有 6700 多个 star），其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention，可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 在搭建深度学习机器之后，我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库，我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松，基本不会遇到太多问题（据说Google内部只用Linux与Mac）。但是在Windows下编译真是一波三折，好在已经编译成功了，记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程，帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网： https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7（注意：必须选择64位，因为TF不支持Python32位的）
老旧图片修补、美化服务部署记录:毕竟官方环境是Ubuntu+^Python3.6+GPU...
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