2020 年 08 月 - 9 文章

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。