face专题

自然语言处理领域的明星项目推荐：Hugging Face Transformers

在当今人工智能与大数据飞速发展的时代，自然语言处理（NLP）已成为推动科技进步的重要力量。而在NLP领域，Hugging Face Transformers无疑是一个备受瞩目的开源项目。本文将从项目介绍、代码解释以及技术特点等角度，为您深入剖析这一热门项目。一、项目介绍 Hugging Face Transformers是一个包含众多NLP领域先进模型的开源项目，由Hugging F

hugging face：大模型时代的github介绍

1. Hugging Face是什么： Hugging Face大模型时代的“github”，很多人有个这样的认知，但是我觉得不完全准确，他们相似的地方在于资源丰富，github有各种各样的软件代码和示例，但是它不是系统的，没有经过规划管理，Hugging Face不一样，它是有系统的，有更聚焦的主题，规划和主线。我尝试这样去理解它，希望会更加贴切：如果大模型是一盘盘精致的菜肴，那么H

实用软件分享-----一款免费的人工智能替换face的神器

专栏介绍：本专栏主要分享一些实用的软件（Po Jie版）；声明1：软件不保证时效性；只能保证在写本文时，该软件是可用的；不保证后续时间该软件能一直正常运行；不保证没有bug；如果软件不可用了，我知道后会第一时间在题目上注明（已失效）。介意者请勿订阅。声明2：本专栏的所有软件均来自各位大神开发的Po Jie版，如有侵权，请联系我删除。这里分享一个完全免费的，AI替换

face alignment dlib

代码：void landmark(Mat face_img){string modelfile = "C:\\WorkSpace\\SoftWare\\dlib-19.10\\models\\shape_predictor_68_face_landmarks.dat";// Load face detection and pose estimation models. frontal_face

MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices

1.网络情况介绍，与mobilenet 相似 2.准确率对比

Face 研究可用数据集

人脸识别数据集 https://www.msceleb.org/download/cropped MS-Celeb-1M 将近10万人 https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo 人脸属性分析数据集活体检测：

如何选择合适的大模型框架：LangChain、LlamaIndex、Haystack 还是 Hugging Face

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集：《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！目前生成式大模型开发应用框架主要有四个：LangChain、LlamaIndex、Haystack 和 Hugg

17.2.20 Sparsifying Neural Network Connections for Face Recognition 小感

首先作为自己的第一篇博客，不为别的。在大致读了 > 《Sparsifying Neural Network Connections for Face Recognition》本文主要是提出了一种稀疏神经元连接的方法。主要是根据神经元之间的相关性正负和大小，只保留对模型影响较大的神经元间的连接，将影响不大的舍去。本文并不是第一个考虑到减少神经元连接的方法。GoogLeNet在ImageNe

2D人脸对齐：《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》

《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》来源：清华商汤源码：https://github.com/wywu/LAB 目录文章目录 0 Abstract1 Introduction2 Related Work3 Boundary-Aware Face Alignment3.1 Boundary-aw

7.数据集处理库Hugging Face Datasets

数据集处理库Hugging Face Datasets Datasets 首先解决数据来源问题使用 Datasets 下载开源数据集 Datasets.load_dataset 实现原理简介构造 DatasetBuilder 类的主要配置 BuilderConfig 如果您想向数据集添加额外的属性，例如类别标签。有两种方法来填充BuilderConfig类或其子类的属性

6.Hugging Face Transformers 快速入门

Hugging Face Transformers 库独特价值丰富的预训练模型：提供广泛的预训练模型，如BERT、GPT、T5等，适用于各种NLP任务。易于使用：设计注重易用性，使得即使没有深厚机器学习背景的开发者也能快速上手。最新研究成果的快速集成：经常更新，包含最新的研究成果和模型。强大的社区支持：活跃的社区不断更新和维护库，提供技术支持和新功能。跨框架兼容性：支持多种深度学习框架，如Py

HuggingFace团队亲授大模型量化基础: Quantization Fundamentals with Hugging Face

Quantization Fundamentals with Hugging Face 本文是学习https://www.deeplearning.ai/short-courses/quantization-fundamentals-with-hugging-face/ 这门课的学习笔记。 What you’ll learn in this course Generative AI mo

导入页面字体@font-face

@font-face是CSS3中的一个模块，他主要是把自己定义的Web字体嵌入到你的网页中，随着@font-face模块的出现，IE4已支持语法 @font-face {font-family: <YourWebFontName>;src: <source> [<format>][,<source> [<format>]]*;[font-weight: <weight>];[font-sty

【ARFoundation自学05】人脸追踪（AR Face manager）实现

1. 修改摄像机朝向渲染方式-选中user 这个方式就会调用前置摄像头 2 创建 AR Session、XR Origin，然后在XR Origin上面添加组件注意：XR Origin 老版本仍然叫 AR Session Origin 接下来在XR Origin上面添加AR Face Manager组件，如下图！这个组件需要一个面部可视化预制体，我们创建预设，自己创建也

Face Forgery Detection by 3D Decomposition

文章目录 Face Forgery Detection by 3D Decomposition研究背景研究目标创新点方法提出问题研究过程技术贡献实验结果未来工作 Face Forgery Detection by 3D Decomposition 会议：CVPR2021 作者：研究背景面部伪造引发关注传统面部伪造检测主要关注原始RGB图像

OpenGL学习之面剔除——Face Culling

前言我们在做渲染时，有时候为了提升性能，特别是在硬件性能有限的情况下，如在手机上做3D图形渲染时（OpenGL ES），如果不做性能优化，很难达到预期的效果。因此，引出本篇文章所要说的主题——面剔除（Face Culling），当然优化的方式还有其他方式。在特定的硬件上渲染的三角面片是有限的，那么这种情况下，就应该减少不必要的三角面片，提升性能。加入有一个立方体，正常情况下，我们最多只

Hugging Face系列2：详细剖析Hugging Face网站资源——实战六类开源库

Hugging Face系列2：详细剖析Hugging Face网站资源——实战六类开源库前言本篇摘要2. Hugging Face开源库2.1 transformers2.1.1 简介2.1.2 实战1. 文本分类2. 图像识别3. 在Pytorch和TensorFlow中使用pipeline 2.2 diffusers2.2.1 简介2.2.2 实战1. 管线2. 模型和调度器 2

$Face Recognition Loss Evolution$