Fakeapp软件的使用主要分成了三个步骤, 使用之前请确保你的电脑配置还可以,推荐配置是:一张显存大于4G的N卡.Fakeapp是有支持CPU选项,但是用CPU跑非常慢. 获取脸部图片 训练模型 生成视频 在开始之前你需要先准备两个视频,一个是A视频,一个是B视频,换脸软件可以把B的脸换到A上面.这里加上A视频是FBB(范冰冰),B视频是FTM(冯莫提).这两个视频放在一个叫workspace的目录里面.下面的路径都为相对G:\FakeApp\workspace\的路径,路径并没有特殊要求,你

1.数据集下载 (1)wider_face 数据集网址为 http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/index.html 下载以上几项文件(这里推荐 google Drive 百度云在没有会员的情况下,下载太慢) (2)将文件解压到各自独立的文件夹 2.数据集简介 WIDER FACE 数据集是一个人脸检测基准(benchmark)数据集,图片选取自 WIDER(Web Image Dataset for Event Recognition) 数据集.图片数 32,203

前言   红胖子,来也!  做图像处理,经常头痛的是明明分离出来了(非颜色的),分为几块区域,那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的,那么这部分就涉及到需要识别了.  识别可以自己写模板匹配.特征点识别.级联分类器训练识别.  本文章就是讲解级联分类器的训练与识别. 明确目标   目标是识别视频中的歌手,我们先手动采集数据集合.  视频为<绿色>,如下图:   训练分类器前的准备工作 采集正样本图片   正样本的尺寸不是必须一致的,但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例(因为训练

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 0x00 摘要 0x01总体思路 0x02 抛出异常 2.1 示例代码 2.2 HorovodInternalError 2.3 HostsUpdatedInterrupt 2.4 总结 0x03 处理异常 3.1 总体逻辑 3.2 恢复 3.3 重置 3.3.1 reset 3.3.2 _HorovodBasics

虽然已经学习了许多机器学习的方法,可只有我们必须知道何时何处使用哪种方法,才能将他们正确运用起来. 那不妨使用经验最小化ERM方法来估计 . 首先: 其中, δ代表训练出错的概率 k代表假设类的个数 m代表样本(数据集)个数 γ代表误差阈值 于是我们可以得到: 但我们的假设都是建立在k有限的条件上,那么如果Η为无限类,又该如何估计呢? 先说一个粗略结论:其实根据有限字长效应,我们知道,每个数最多有64字节,例如如果有d个特征,则: 也就是说: 这个粗略结论已经比较实用了,不是吗. 其实,在现实情

一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错误. 二.错误 15:43:26.389 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] 15:43:26.390 [main]

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都

论文:<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation> 代码:FCN的Caffe 实现 数据集:PascalVOC 一 数据集制作 PascalVOC数据下载下来后,制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集,LMDB或者LEVELDB格式. 最好resize一下(填充的方式). 1. 数据文件夹构成 包括原始图片和标签图片,如下.   然后,构建对应的lmdb文件.可以将所有图片按照4:1的比例分为train:val的比例.每个t

众所周知,这是一个出色的字符识别软件.这个开源项目可以在http://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list下载. 在使用时,建议使用3而不要使用2,因为一些原因,2虽然可以直接用在工程,但是由于一些显而易见的BUG和其他原因,多导致程序无法运行甚至崩溃.所以建议使用命令行版本的3 . 除了下载tesseract安装程序以外,还可以在下载页面下载一些语言库,当然,也可以在安装过程中选择一些语言库来进行安装. 一.训练 在很多时候,默认的字库等

既然faster-rcnn原版发表时候是matlab版代码,那就用matlab版代码吧!不过遇到的坑挺多的,不知道python版会不会好一点. ======= update ========= 总体上包括这些步骤,请注意检查: 1 获取数据:(标准数据集/比赛数据/自行收集数据) 2 整理图片名和标注信息格式.指定训练集和测试集:(转voc格式,同时记得修改vocinit.m中类别信息:或者自己修改代码中读取数据的地方) 3 正确使用均值图像:手动算一个或用默认的减去128,别用错 4 选择网络

在上一篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练.若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat):输出为分类器配置参数文件(.xml). 老规矩,先介绍一下这篇文章需要的工具,分别是(1)训练用的open

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有

Google研究员Ilya Sutskever:成功训练LDNN的13点建议 摘要:本文由Ilya Sutskever(Google研究员.深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生.DNNresearch联合创始人)所写,讲述了有关深度学习的见解及实用建议,包括深度学习为什么强大,如何强大,以及训练深度神经网络的tricks. [编者按]本文由Ilya Sutskever(Google研究员.深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生.DNNresearch的联合创始人)受Yiso

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

linux教学辅助训练(第二阶段) 标签(空格分隔):Linux辅助训练 ---更多资料点我查看 提示:本阶段性练习题是对<实战教学笔记>相应章节知识的归纳与扩展部分,必须要会,是面试前必须重温的一套基础练习.(第一阶段即为实战教学笔记第四节 Linux命令基础). 一,问答考试 1.1 解释下什么是GPL,GNU,自由软件? 解答: GPL:开源公共许可,是一个最著名的开源许可协议. GNU:是一个计划,这个计划的目标是建立一套完全自由的和可移植的类Unix操作系统 自由软件:没有商业化版权

之前我们在Linux上安装了dlib(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8318602.html),也成功的完成了之前的人脸检测程序, 今天我们来一起学习怎样使用dlib创建属于自己的简单的物体识别器(这里以手的检测为例,特别感谢https://handmap.github.io/dlib-classifier-for-object-detection/) imglab的介绍与安装 imglab是dlib提供的个工具,位于github dlib开源项目的t

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet nnet; ReadKaldiObject(nnet_rxfilename, &nnet); bool ok; { fst::StdVectorFst den_fst; ReadFstKaldi(den_fst_rxfilename, &den_fst);   //NnetChainTrainer读取训练参数opts.分母词图den_fst.神

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-neural-networks/ 反向传播算法是最常见的一种神经网络训练算法.借助这种算法,梯度下降法在多层神经网络中将成为可行方法.TensorFlow 可自动处理反向传播算法,因此不需要对该算法作深入研究. 1- 最佳做法 1.1 失败案例 很多常见情况都会导致反向传播算法出错. 梯度消失 较低层(更接近输入)的梯度可能会变得非常小.在深度网络中