训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

选择物体后可以改变它的颜色 “导入”“导入新模型.”su中模型分正面反面.在lumion中显示是不一样的.正面是可以显示出来的,反面就是透明的,lumion只能识别不同的材质,所以在su中要用不同的颜色,不同的名字代表不同的材质. 简单制作一个su模型导出su模型dae格式导出双平面就不会存在反面看不见,“导入”“导入新模型”选择dae文件.导入后发现模型和地重合点击调整高度,就可以把模型往上移. 进到室内添加室内物体.有的可以改变属性,有的不能.

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识

从回归分析的出现到深度学习的蓬勃发展,这条算法的进化路线与其说是「机器替代人」,不如说是「机器帮助人类完毕我们不擅长的事」. 这份「不擅长」列表里有「不擅长从大量数据中寻找规律」.「不擅长同一时候完毕大量变量的优化」.「不擅长从高维数据中提取特征」.在今天,又有一批研究者在反省人类是否也「不擅长进行模型设计与模型调优」,以及机器怎样能提供帮助.近两年,以谷歌为代表的公司再次将这一类问题以 AutoML 之名推向众人视野之中.试图探讨这一技术是否能让很多其它行业专家能够跨越project与算法的障

cesium中支持载入3D模型,不过只支持gltf格式.gltf是khronos组织(起草OpenGL标准的那家)定义的一种交换格式,用于互联网或移动设备上展现3d内容,充分支持opengl,webgl,opengles图形加速标准. 在用cesium的过程中难免需要导入建好的obj或dae模型,这时候就需要将这些模型转成gltf格式了我比较常用的是obj,所以我用的是obj2gltf obj转gltf步骤首先在cesium目录下安装obj2gltf(如果没有nodejs的就装一个吧,反正又简单

1.锯齿消除方法 three.js参考使用官方demo发现模型渲染有锯齿,这种情况在旋转视角时候就非常明显. 抗锯齿的方法,很简单,只需要配置render两个属性即可: renderer = new THREE.WebGLRenderer({ //增加下面两个属性,可以抗锯齿 antialias:true, alpha:true }); 2.效果 使用前: 使用后: 明显能看出,使用后的场景在左侧柱子和墙体边沿的锯齿没有了,不过也导致了视角拖拽没有之前流畅,估计是增加了显卡渲染负担吧.如果你对效

本章目的:为了量产品的产能与合格率,重视3d图纸. 1.前言 作者希望本文能引起重视,是那些刚入行业的菜鸟: 还有只用2d图纸,便能绘制出能量产合格品的前辈大牛工程师. 2.3d图纸不合格的现状及典型例子 现状是:3d图纸的绘制没有规范性(虽然已经有了国家标准GB/T 26099),其绘制标准化并不引起重视.简单来说,只要模型能画出来,怎么画都行,甚是是好坏都无所谓. 很多公司和工程师都认为3d图纸是一种辅助2d图纸绘制的工具,结果导致产能与合格率很低却不自知. 导致这种现状的侧面原因有太多太多

(1)配置数据库连接 数据库的连接配置可以在系统配置文件ThinkPHP/Conf/convention.php中找到 /* 数据库设置 */ 'DB_TYPE' => '', // 数据库类型,一般为MySQL 'DB_HOST' => '', // 服务器地址,本地开发时为localhost,远程为远程ip 'DB_NAME' => '', // 数据库名 'DB_USER' => '', // 用户名 'DB_PWD' => '', // 密码 'DB_PORT' =&

我们在ZBrush®雕刻模型的时候,发现模型布线不利于雕刻,这使我们不得不对模型进行重建细分,而重建细分之后的模型细节已经没有了,这个时候我们就需要把原来高模的细节映射到新的模型上面. 接下来我们介绍下如何把模型的细节映射到低模上 1.我们先把要修改的模型复制一个,如图所示. 2.然后修改你复制的那个模型,比如你要对模型重建细分. 3.然后在SubTool中把与该模型无关的物体隐藏起来. 4.接下来我们就可以对模型进行映射了.在SubTool菜单栏下找到ProjectAll,第一次就直接点击进行

服务模型 首先,Istio作为一个(微)服务治理的平台,和其他的微服务模型一样也提供了Service,ServiceInstance这样抽象服务模型.如Service的定义中所表达的,一个服务有一个全域名,可以有一个或多个侦听端口. type Service struct {     // Hostname of the service, e.g. "catalog.mystore.com"     Hostname Hostname `json:"hostname"

推荐系统模型演化 LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL Wide&DeepModel (Deep learning era) 将从以下3方面进行模型分析: 1.why(模型设计背后的原理) 2.how(具体怎么设计,如何应用) 3.discussion(模型讨论) Wide&Deep why Memorization 和 Generalization 假如你设计了一个外卖推荐系统gugu,用户睡觉醒

前言 当可以把MagicaVoxel的静态模型导入到UE4后,我又开始不满足了.默认第三人称蓝图的"汽车碰撞人偶(雾)"与场景中的体素画风格格不入,于是,我便想着用自己建造的体素画风人物创建一个第三人称蓝图,于是我又再次进行了尝试(谁叫UE4的MarketPlace里面没有像Unity那样友好的插件呢). 在开始之前,先说明一下我使用的工具:MagicaVoxel,Maya2018(其实我也不想用,但是某些骨骼处理上还是Maya具有很强的优势.Blender应该也可以,不过我并没有找到

作者 | 刘军(陆龟)  Apache Dubbo PMC 概述 社区版本 Dubbo 从 2.7.5 版本开始,新引入了一种基于实例(应用)粒度的服务发现机制,这是我们为 Dubbo 适配云原生基础设施的一步重要探索.版本发布到现在已有近半年时间,经过这段时间的探索与总结,我们对这套机制的可行性与稳定性有了更全面.深入的认识:同时在 Dubbo 3.0 的规划也在全面进行中,如何让应用级服务发现成为未来下一代服务框架 Dubbo 3.0 的基础服务模型,解决云原生.规模化微服务集群扩容与可伸缩

摘要:华为云AI开发平台ModelArts黑科技加持AI研发,让模型开发更高效.更简单,降低AI在行业的落地门槛.全面的可视化评估以及智能诊断功能,使得开发者可以直观了解模型各方面性能,从而进行针对性的调优. 今年,全新发布的华为云ModelArts备受关注,创新黑科技成为AI界团宠. 模型构建一直是AI落地行业遇到的挑战之一,尤其是如何对即将部署上线的模型进行评估和诊断,以确保研发是否满足业务需求,保证AI产品的质量水平,让评测结果优秀的模型直接投入生产环境,对差强人意的模型进行调优. 华为云

在基于卷积神经网络的应用过程中,图像Resize是必不可少的一个步骤.通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等.那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢?很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize,将1920*1080的原始图像Resize到网络模型输入尺寸,比如608*608.在压缩图像的过程中,有以下两个问题需要重点讨论: 1.图

搜索关注微信公众号"捉虫大师",后端技术分享,架构设计.性能优化.源码阅读.问题排查.踩坑实践. 本文已收录 https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou 欢迎star. dubbo 是一款开源的 RPC 框架,主要有3个角色: 提供者(provider).消费者(consumer) .注册中心(registry) 提供者启动时向注册中心注册服务地址,消费者启动时订阅服务,并通过获取到的提供者地址发起调用,当提供者地址变更时,通过注册中心向消费者推送变更

注:本文隶属于<理解ASP.NET Core>系列文章,请查看置顶博客或点击此处查看全文目录 模型绑定 什么是模型绑定?简单说就是将HTTP请求参数绑定到程序方法入参上,该变量可以是简单类型,也可以是复杂类. 绑定源 所谓绑定源,是指用于模型绑定的值来源. 先举个例子: [Route("api/[controller]")] public class UserController : ControllerBase { [Route("{id}")] pu

1.背景知识 需要开发一个系统,处理大量EXCEL表格信息,各种类别.表格标题多变,因此使用不需要预先设计数据表结构的MongoDB,即NoSQL.一是字段不固定,二是同名字段可以存储不同的字段类型. 同时,后端确定使用Django,原因是数据处理这一块,python无敌于天下. Django采用MVT模式开发.MODEL是最关键的部分.是ORM的核心.但是ORM主要用于关系型数据库.那么如何解决? 2.大量调研的网上资料 (1)mongoengine    mongoengine(跟pymon

在学习了python中的一些机器学习的相关模块后,再一次开始了深度学习之旅.不过与上次的TensorFlow框架不同,这一次接触的是fast.ai这样一个东西.这个框架还不稳定,网上也没有相关的中文文档.唯一一个学习站点就是 fastai 这样一个论坛,另外就是里面的公开课程. 性别识别模型使用体验: http://www.ctsch.cn/?page_id=11 请确认上传的图片中有人,否则对于其他类型的图片,也就当男女论处,目前在它的世界中只有男女. 附上fastai项目的相关连接: Git

导读: 本文主要介绍了快手的精排模型实践,包括快手的推荐系统,以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索,全文围绕以下几大方面展开: 快手推荐系统 CTR模型--PPNet 多domain多任务学习框架 短期行为序列建模 长期行为序列建模 千亿特征,万亿参数模型 总结和展望 -- 01 快手推荐系统 快手的推荐系统类似于一个信息检索范式,只不过没有用户显示query.结构为数据漏斗,候选集有百亿量级的短视频,在召回层,会召回万级的视频给粗排打分,再选取数百个短视频,给精排模型打分,最后会有数十个短

第一次使用threejs到实际项目中,开始的时候心情有点小激动,毕竟是第一次嘛,然而做着做着就感受到这玩意水好深,满满的都是坑,填都填不过来.经过老板20天惨无人道的摧残,终于小有成就. 因为第一次搞这玩意,相对的遇到的问题也是大把的,让我来一一诉说一路上遇到的各种问题. 开发使用: C4D.Blender2.75.[threejs-r72](http://threejs.org/) 万事开头难,第一个问题就是怎么才能把3d软件中做好的模型显示在浏览器中. 一.模型在软件中的导入与导出. 这个项