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

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js怎么控制一次加载一张图片,加载完后再加载下一张 (1)方法1 (1)方法2

1.html代码:我是从数据库获取图片路径. <div id="divprint" align="center"> @{DataTable dt = (DataTable)ViewBag.filedetail;} @{ DataRow dr2 = dt.Rows[]; <input type="hidden" name="srcId" id="srcId" value="@dr2

想象一下,你丢失了信用卡,并从银行申请了一张新的信用卡.但是,如果在你收到这张新卡之前,一些网络罪犯就已经在使用你的新信用卡,此时你作何感想?是的,这完全是可以实现的,至少使用这个仅仅10美元的设备MagSpoof就能够做到. 信用卡号码预测和窃取利器MagSpoof 硬件黑客Samy Kamkar已经搭建了一个成本10美元的设备,它可以预测并存储成百上千个美国运通信用卡号码,并允许任何人使用它进行无线支付交易,即使是在非无线终端上. 这个设备名为MagSpoof,根据一个注销的信用卡的号码以及

示例1: int i = 0;        string[] path = Directory.GetFiles(@"C:\Users\Administrator\Desktop\图片");        /// <summary>        /// 点击更换下一张图片        /// </summary>        /// <param name="sender"></param>        //

--查询数据库有多少张表SELECT count(0) from sysobjects where xtype = 'u' 复制代码 解释:sysobjects系统对象表. 保存当前数据库的对象.如约束.默认值.日志.规则.存储过程等在sqlserver2005,sqlserver2008版本的数据库里,现在已经作为一个视图对象,在每一个数据库的系统视图中,都存在一个sys.sysobjects 视图对象. sysobjects 重要字段解释:sysObjects (Name sysname,

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图

一个工作簿可以装下255张,那么每张工作表可以装下多少行多少列数据呢? 1.任意打开或新建一个Excel文档. 2.在文档中,找到其左上角的"文件"按钮,点击选择"选项"在弹出的"Excel选项"的窗口中,找到"公式"一"R1C1引用样式"前打"√",并确认. 3.接着我们把鼠标光标放在A1单元格上,并使用按键"Ctrl+↓",我们就能看到会自动跳转到最后一行,也就是

通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了

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现在一直都是用Caffe在跑别人写好的网络,如何运行自定义的网络和图片,是接下来要学习的一点. 1. 使用Caffe中自带的网络模型来运行自己的数据集 参考 [1] :http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html,下面几乎是全文转载,有部分对自己踩过的坑的补充,向原作者致敬! 一.准备数据 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到我的网盘下载:http://pan.

一.说明 本文为系列博客第二篇,主要讲述笔者在使用该团队提供已经标注好的COCO数据集进行训练的过程. 由于在windows中编译Caffe和Deeplab特别的麻烦,笔者并没有去探索,后续可能会去尝试.所以整个过程都可以在linux系统中运行的,但为了标注方便,笔者采用服务器(linux)完成训练过程+windows完成标注过程的方式,并且此方式也十分有利于协同标注. 二.准备工作 安装软件:Matlab 建议到Matlab官网进行下载,安装过程应该不会有什么问题,笔者使用的版本为R2017,

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap

申明:此教程加工于caffe 如何训练自己的数据图片 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到

本文的keras后台为tensorflow,介绍如何利用预编译的模型进行迁移学习,以训练和识别自己的图片集. 官网 https://keras.io/applications/ 已经介绍了各个基于ImageNet的预编译模型,对于我们来说,既可以直接为我所用进行图片识别,也可在其基础上进行迁移学习,以满足自己的需求. 但在迁移学习的例子中,并不描述的十分详细,我将给出一个可运行的代码,以介绍如何进行迁移学习. from tensorflow.keras.applications.vgg19 im

本文大多转载自 http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864,加入部分自己实战心得. 1.环境:windows 7\VS2013 2.caffe-windows准备 (1)下载官方caffe-windows并解压,将 .\windows\CommonSettings.props.example备份,并改名为CommonSettings.props.如图4所示: 图 4:修改后的CommonSettings.props文件 附带说明

前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸.换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频. 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换.如果之前选了SAE,这里就选SAE. 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带.谁便点一个,不影响结果.默认你可以选带debug的文件. 双击后出现的内容如上,显示了这个模型的迭代次数,以及模型的配置.底部Choose mode 是让你选择合成的模式,你直