《PaddlePaddle从入门到炼丹》系列教程 置顶!

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这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle Fluid 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 1.6.0 和 Python 3.5。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从简单执行 1+1 运算例子入门 PaddlePaddle,借助各个实例一步步入手 PaddlePaddle,通过本系列教程你可以学到如何使用 PaddlePaddle 搭建卷积神经网络,循环神经网络,并能够训练自定义数据集,最后还可以部署到自己的实际项目中。

《我的PaddlePaddle学习之路》系列教程 置顶!

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这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle V2 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 0.11.0 和 Python 2.7。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从手写数据集识别入手,借助实例一步步入手 PaddlePaddle,通过实例掌握 PaddlePaddle 的使用,从零进入人工智能领域。

基于TNN在Android手机上实现图像分类

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TNN:由腾讯优图实验室打造,移动端高性能、轻量级推理框架,同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN 框架在原有 Rapidnet、ncnn 框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化,同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。

基于MNN在Android手机上实现图像分类

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MNN 是一个轻量级的深度神经网络推理引擎,在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前,MNN 已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等 20 多个 App 中使用,覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外,IoT 等场景下也有若干应用。

下面就介绍如何使用 MNN 在 Android 设备上实现图像分类。

一行代码Android上实现人脸检测、关键点检测、口罩检测

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一行代码实现人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测。

本项目是使用 Paddle Lite 的 C++ 实现的人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测,并将编译好的动态库和静态库部署在 Android 应用上,在 Android 设备上实现人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测,所以本应不会使用到 C++ 开发,可以只使用笔者提供的 JNI 接口实现这些功能。在 ai 这个 module 是笔者在开发时使用到的,读者在使用这个项目时,完全可以删除掉,如果是看 C++ 实现,也可以看这个 module 的源码。

基于insightface实现的人脸识别和人脸注册

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然后开始编写人脸识别和人脸注册工具类,使用 insightface.app.FaceAnalysis() 可以获取模型对象,这里包含了三个模型,首先是人脸检测模型,然后是人脸特征提取模型,和最后的性别年龄识别模型。使用 model.prepare() 可以配置 ctx_id 指定使用哪一块 GPU,如果是负数则是使用 CPU 执行预测,nms 配置的是人脸检测的阈值。load_faces() 函数是加载人脸库中的人脸,用于之后的人脸识别对比。

Android基于图像语义分割实现人物背景更换

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本教程是通过 PaddlePaddle 的 PaddleSeg 实现的,该开源库的地址为:http://github.com/PaddlPaddle/PaddleSeg ,使用开源库提供的预训练模型实现人物的图像语义分割,最终部署到 Android 应用上。关于如何在 Android 应用上使用 PaddlePaddle 模型,可以参考笔者的这篇文章《基于 Paddle Lite 在 Android 手机上实现图像分类》

本教程开源代码地址:https://github.com/yeyupiaoling/ChangeHumanBackground

谈谈 Vue 中的 v-model 与 sync

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说实话,这个修饰符我用得很少,不是因为他没有用,实际上他和 v-model 的功能基本上(为什么是基本,下文有解释)是一样的,但是 v-model 在一个组件上只能出现一次,试想一下,如果你需要双向绑定多个变量怎么办?最基础的写法如下:

CSS 中的“毛玻璃”效果

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毛玻璃这种模糊效果在各种应用程序中见得不少,实际上这种显示效果在 CSS 中也能做到,而且可以分成两种类型,分别是元素本身模糊元素背景模糊(指的是被元素覆盖的区域),光是用文字描述可能不太清晰,以下是对比图:

基于PaddlePaddle实现的目标检测模型PP-YOLO

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PP-YOLO 是 PaddleDetection 优化和改进的 YOLOv3 的模型,其精度(COCO 数据集 mAP)和推理速度均优于 YOLOv4 模型,PP-YOLO 在 COCO test-dev2017 数据集上精度达到 45.9%,在单卡 V100 上 FP32 推理速度为 72.9 FPS, V100 上开启 TensorRT 下 FP16 推理速度为 155.6 FPS。

本教程源码地址:https://github.com/yeyupiaoling/PP-YOLO

Ubuntu修改开机引导顺序

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三步实现 Ubuntu 修改开机引导顺序

  1. 执行以下命令,编辑配置文件:
sudo vim /etc/default/grub
  1. 将第一行非注释代码改成你要启动的系统顺序就可以,如笔者的 Windows 系统是第三个,所以设置为 2。
GRUB_DEFAULT=2
  1. 最后更新启动引导即可,重启试试。
sudo update-grub

基于Paddle Lite在Android手机上实现图像分类

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Paddle Lite 是飞桨基于 Paddle Mobile 全新升级推出的端侧推理引擎,在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备,为包括手机在内的端侧场景的 AI 应用提供高效轻量的推理能力,有效解决手机算力和内存限制等问题,致力于推动 AI 应用更广泛的落地。

基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

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MASR 使用的是门控卷积神经网络(Gated Convolutional Network),网络结构类似于 Facebook 在 2016 年提出的 Wav2letter,只使用卷积神经网络(CNN)实现的语音识别。但是使用的激活函数不是 ReLU 或者是 HardTanh,而是 GLU(门控线性单元)。因此称作门控卷积网络。根据我的实验,使用 GLU 的收敛速度比 HardTanh 要快。

  • 以下用字错误率 CER 来衡量模型的表现,CER = 编辑距离 / 句子长度,越低越好,大致可以理解为 1 - CER 就是识别准确率。

基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

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Tensorflow2 之后,训练保存的模型也有所变化,基于 Keras 接口搭建的网络模型默认保存的模型是 h5 格式的,而之前的模型格式是 pb。Tensorflow2 的 h5 格式的模型转换成 tflite 格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用 Tensorflow2 的 Keras 接口训练分类模型并使用 Tensorflow Lite 部署到 Android 设备上。

基于MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别

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本教程是教程是介绍如何使用 Tensorflow 实现的 MTCNN 和 MobileFaceNet 实现的人脸识别,并不介绍如何训练模型。关于如何训练 MTCNN 和 MobileFaceNet,请阅读这两篇教程 MTCNN-TensorflowMobileFaceNet_TF ,这两个模型都是比较轻量的模型,所以就算这两个模型在 CPU 环境下也有比较好的预测速度,众所周知,笔者比较喜欢轻量级的模型,如何让我从准确率和预测速度上选择,我会更倾向于速度,因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了,下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别,使用路径进行人脸注册和人脸识别,使用摄像头实现人脸注册和人脸识别,通过 HTTP 实现人脸注册和人脸识别。