face专题
Hugging Face Offline Mode 离线模式
Hugging Face Offline Mode 离线模式 1. 缓存管理2. 遥测日志 在使用 Hugging Face 的库时，缓存和遥测日志是两个重要的功能。本文将介绍如何管理缓存、启用离线模式以及如何关闭遥测日志。 1. 缓存管理 在使用 Hugging Face 模型时，权重和文件通常会从 Hub 下载并存储在默认的缓存目录中，这个目录通常位于用户的主目录。如果
人脸识别开源项目之-face_recognition
特性 从图片里找到人脸 定位图片中的所有人脸： import face_recognitionimage = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(image) 识别人脸关键点 识别人脸关键点，包括眼睛、鼻子、嘴和下巴。
Face Recognition简记1-A Performance Comparison of Loss Functions for Deep Face Recognition
创新点 1.各种loss的比较 总结 很久没见到这么专业的比较了，好高兴。 好像印证了一句话，没有免费的午餐。。。。 ArcFace 和 Angular Margin Softmax是性能比较突出的
Detection简记2-DAFE-FD: Density Aware Feature Enrichment for Face Detection
创新点 1.使用密度估计模型增强检测中的特征图 总结 整个流程还是很清晰的。 conv1-3的特征图经过密度估计模块由检测器D1进行检测。 D2-4分别是四个检测器。 FFM是特征融合模块，将不同层不同大小的特征融合。 FFM网络结构如下： 首先使用1X1的卷积减少两组特征的厚度到128，然后使用双线性插值统一两组特征图的尺寸，然后相加。类似于cvpr2017的SSH。 多尺度检测器的网
python出现远程服务器访问不了Hugging Face
OSError: We couldn’t connect to ‘https://huggingface.co’ to load this file, couldn’t find it in the cached files and it looks like stabilityai/sd-turbo is not the path to a directory containing a file
ICD-Face:用于人脸识别的类内紧致蒸馏算法
ICD-Face: Intra-class Compactness Distillation for Face Recognition 摘要 在ICD-Face中，首先提出计算教师和学生模型的相似度分布，然后引入特征库来构造足够多的高质量的正对。然后，估计教师和学生模型的概率分布，并引入相似性分布一致性（SDC）损失来提高学生模型的类内紧致性。 网络模型 ICD-Fac
Deep Face Recognition论文翻译
Deep Face Recognition论文翻译 作者： Omkar M. Parkhi ····································· Visual Geometry Group omkar@robots.ox.ac.uk Andrea Vedaldi ······································ Department of
深入CSS字体的DNA：@font-face规则全解析
标题：深入CSS字体的DNA：@font-face规则全解析 CSS的@font-face规则是实现自定义字体功能的核心，它允许网页设计师使用几乎任何字体来增强网页的视觉表现力。本文将详细解释@font-face规则的工作原理，并通过代码示例展示如何在网页设计中应用这一强大的CSS特性。 1. @font-face规则简介 @font-face规则允许你定义自己的字体样式和字体来源，通过指定
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
问题： 人脸识别的框架一般是这样的(图来自center loss): 这个框架的有一个问题在于，用原始softmax学习到的特征，仅仅是separable的，而不够discriminative。在最后的分类层上，不同输出节点对应的权重可以看做类中心，用softmax分类的过程可以看成使样本尽量靠近本类中心，并远离其他类中心的过程。这个过程本身是希望类间距离尽量大、类内距离尽量小的，但是并