2020 年 08 月 - 9 文章

基于insightface实现的人脸识别和人脸注册

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

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

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

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

CSS 中的“毛玻璃”效果

  |   0 评论   |   0 浏览   |   Erioifpud

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

  |   1 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

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

  |   0 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

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

  |   1 评论   |   0 浏览   |   夜雨飘零

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。