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本项目分为两部分,第一个部分是人脸表情识别任务,第二部分是根据表情变化不同AR脸谱效果。本文将第一部分,如何使用Keras训练一个人脸表情识别的卷积神经网络。
是远程仓库上的最新记录,而一个正常的(指commit后立马push)的log长这样。当某次失误造成commit的版本有问题,需要回退到正常的版本修改后重新add。现在我们需要将本地HEAD回退到正常版本,比如我这里回退到。查看文件变动情况,检验是否符合期望。,本地提交记录和远程仓库的记录是同步的。查看commit提交记录,可以看到。是本地最新的commit,而。查看日志可以看到回退成功。现在我们可
1. 下载GPU驱动去官网根据条件下载对应的GPU驱动文件,得到.run文件2. 禁用Nouveau 驱动禁用 Nouveau 驱动3. 安装驱动依次执行以下命令:sudo apt install makesudo apt install gccsudo chmod 777 xx.runsudo apt-get remove --purge nvidia*sudo bash xx.run然后出现选
五种卷积神经网络解决猫狗分类问题(零):总概要五种卷积神经网络解决猫狗分类问题(一):V1 简单线性网络1. 介绍使用keras搭建简单线性网络。再猫狗数据集上训练,最终得到99%的训练精度和75%验证集精度,显然我们是想要验证集精度,但是75%不尽人意,不过我们也先来看看该方法。2. 网络结构网络通过卷积层、最大池化层和密集层搭建,网络结构如下:3. 数据集数据集是kaggle上的数据集,配合使
安装Git工具官方网站在这里,下载安装即可你需要在github上创建一个repositories,比如我要上传的是名叫demo的项目文件夹,那么我需要在GitHub上创建一个名为demo的repositories,创建好即可,不需要添加文件。在本地新建一个空文件夹,进入空文件夹,右键打开git bash,将github上的demo项目git clone下来,此时我们本地有了一个demo的文件夹,其
如果我们得到了tflite文件,如何在python中使用?这里可以在tensorflow库的帮助下或者tflite_runtime库的帮助下使用。
对于目标检测任务的学习,coco数据集是绕不开的,如果你是在ubuntu或其他linux系统学习还好,但如果是在windows系统下学习,早晚会遇到令人头大的pycocotools安装问题,本文就在windows下如何有效安装pycocotools的问题,记录解决办法。...
docker的介绍网上有很多,对于深度学习的认来讲,docker的好处就是直接把环境分享给他人,他人不需要再配置环境了。比如我有一个目标检测的项目,我想分享给朋友,那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN,在拿到我的项目后,还需要安装各种依赖库,最后代码还不一定跑起来。如果我是用了docker环境进行项目配置,我只需要将环境打包好后分享给朋友。他只需要安装好显卡驱动就行,什
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模型可视化是通过直观方式查看我们模型的结构。通常我们使用pytorch定义的网络模型都是代码堆叠,实现的和我们想象的是否一致呢,除了细致推敲代码外,直接通过图的方式展示出来更加直观。在这里介绍HiddenLayer和netron进行模型可视化,HiddenLayer是可以直接对pt模型进行可视化的,而netron无法直接可视化pt模型,所以我们通过将pt转为onnx模型,再通过netron进行可视