huggingface镜像网站下载模型

目录背景将 FaceMesh 和 PoseNet 与 TensorFlow.js 一起使用来制作全身角色动画索具流程概述钻机定义矢量路径的线性混合蒙皮运动稳定展望未来自己试试吧！正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消基于置信度分数的剪裁网格化或不网格化新的编辑功能...............

参考网址：https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/11508626.html

from keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint from keras.utils import multi_gpu_model # 导入keras多卡函数 class ParallelModelCheckpoints(ModelCheckpoint): # 在保存模型时,由于存在两个模型,所以需要指定model,\ ...

前提：代码中设置了arg paser，需要手动设置，VS code的debug没有简介的添加参数的方式。解决方式如下：打开运行->打开配置 在对应的代码块中添加args，如下图（注意参数之间需要用字符串分割开，用空格是不行的） 再次运行，可以看到结果如下图，自定义的命令已经添加进去了参考网址：https://blog.youkuaiyun.com/zk0272/article/details/83105574...

一 　NMSNMS算法的大致思想：对于有重叠的候选框：若大于规定阈值（某一提前设定的置信度）则删除，低于阈值的保留。对于无重叠的候选框：都保留。所谓非极大值抑制：先假设有6个输出的矩形框(即proposal_clip_box)，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率(scores)分别为A、B、C、D、E、F。(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我

　　评价指标：　　准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。1、准确率 （Accuracy）　　分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 = 正确预测的正反例数 / 总数。　　准确率一般用来评估模型的全局准确程度，不能包含太多信息，无法全面评价一个模型性能。

简介LabelImg是一个开源的图形图像注释工具，地址：https://github.com/tzutalin/labelImg它是用Python编写的，它的图形界面使用PyQt，注释以Pascal VOC格式保存为xml文件，这种格式是ImageNet，此外，它还支持YOLO格式，本文将讲解如何使用LabelImage工具标注图片信息用于训练自己的数据集下载安装你可以去GitHub下载源码并配置好环境直接运行，如果你不会的话或太懒，没事我已经把源代码编译好了，下载解压就能直接用了，废话不多说

最近在用ECO视频理解方案，进行数据处理时，发现了一个标签和视频名对应不上的问题，然后导致程序运行错误，问题描述如下：出现问题后，逐步排查代码，发现代码没有问题，让我百思不得其解，最后偶然发现是“v_HandStandPushups_g08_c01”与UCF101视频数据集中“v_HandstandPushups_g08_c01.avi”，名字不一样；其实问题重点是“HandstandPu...

系统环境 本机python与gcc环境如下 问题描述 dnnlib: Running training.training_loop.training_loop() on localhost...Streaming data using training.dataset.TFRecordDataset...Dataset shape = [3, 512, 512]Dyna...

安装 nvidia 驱动是一个很坑的问题。至少对于我来说，按照 nvidia 官网的方式下载 .run 文件安装从来没成功过。最后我搜了内外网，找到了本文即将介绍的安装方式，很好用！安装 nvidia 驱动添加 nvidia repositorysudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt update选择驱动...

查看是否有GPUimport tensorflow as tfgpu_device_name = tf.test.gpu_device_name()print(gpu_device_name)输出/device:GPU:0GPU是否可用# 返回True或者Falsetf.test.is_gpu_available()from tenso...

最近准备在服务器上，对cuda文件进行编译调试，发现nvcc命令不存在，就按照教程在线安装了cuda。安装完成后，在终端进行：watch -n 0.1 nvidia-smi时候报错，信息如下：Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch当时就呆了，以为系统被自己搞坏，要重装了。据说NVIDIA的驱动很难...

NVIDIA CUDA Toolkit 用nvcc查看安装版本，但是nvcc -V找不到命令。然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装解决办法法一：如果存在nvcc可执行文件，但当前用户无法进入cuda的lib等目录，那是权限问题1、进入root用户，在root下配置环境变量，更新配置文件，查看nvcc s...

本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的知识，并用其变换人脸，并探寻如何利用StyleGAN生成不同属性（如年龄、微笑等）的人脸。概述直到最近，我才开始探索深度学习的全部内容，并在计算机视觉中遇到了这些有趣的想法和项目。即使我的知识和经验有限，我也希望这可以帮助其他一些初学者对该领域产生兴趣并尝试一些令人兴奋的新事物。我找到一个非常棒的YouTube频道，叫做Arxiv Insi...

论文名称：Image2StyleGAN: How to Embed Images Into the StyleGAN Latent Space?论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.03189v1摘要本文使用一种有效的算法，能够将图片映射到styleGAN的潜在空间，使用FFHD训练好的styleGAN作为实例，演示风格转化，表达转化等。...

在人工智能“造假”领域有着三大“邪术”： “AI 换脸术”Deepfake 、“无中生有术”StyleGAN，和“造假神术”CycleGAN 与 StarGAN 。其中，“造假神术”大小通吃：大，可以让你把风景照随意变成大师的油画；小，可以让你按心情给自拍换个造型，染个头发，改个表情。这便是“图像风格迁移”。但是，如绝大多数机器学习领域一样，人工智能“造假”的成本可不低。一个成熟的模型是由大量...

Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中，后来又很多工作延续使用了GAP，实验证明：Global Average Pooling确实可以提高CNN效果。Traditional Pooling Methods要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。...

Lasso是一个常见的统计方法，常用于feature selection。但是即便是最简单的线性模型，Lasso的使用往往也有很多坑会被踩（可能大部分本文读者并不了解），这篇文章就简单谈谈怎么把Lasso用到神经网络模型的压缩这个领域来。什么样的Lasso问题是合理的？做任何模型都有一个与现实世界相关联的目的，而formulate一个优化问题并求解严格来说并不能算满足这样的目的。为什么呢？...

一般情况下，tensorflow里面变量初始化过程为：#variables ...........#.....................init = tf.initialize_all_variables()sess.run(init)这里 tf.initialize_all_variables() 会初始化所有的变量。实际过程中，假设有a, b, c三个变量，其中a已经...

在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。1.时间复杂度1.2 卷积神经网络整体的时间复杂度示例：用 Numpy 手动简单实现二维卷积假设 Stride = 1, Padding = 0, img 和 kernel 都是 np.ndarray....

例子描述：通过用CNN网络对 梵高，莫奈，毕加索，达芬奇 四位画家的作品进行学习，学出一个模型，这个模型具有识别这个四位画家作品的能力。所需环境：Python3.6 + Tensorflow如果使用cpu版本，可以参考：https://www.jianshu.com/p/da141c730180如果使用gpu版本，可以参考：https://www.jianshu.com/p/62d4...

当使用tensorflow训练时候,由于生成tfrecord为多个文件,该怎么办那?可以参考如下代码:tfrecord_file_path = '/train/*.tfrecords’#train是存放tfrecord的文件夹filename_queue = tf.train.string_input_producer( tf.t...

原视频地址在这儿：https://www.youtube.com/watch?v=uIcqeP7MFH0视频中介绍了tf.data设计的一些原则和一些基本用法。设计的三个原则：1. 快速高效tf.data可以在每秒读取13000张图片，官网上有一页专门介绍输入数据pipeline的效率。输入输入的pipeline分为以下三步（ETL）分别是从数据源头处读取数据（Extract）...

深度学习具有强大的特征表达能力。有时候我们训练好分类模型，并不想用来进行分类，而是用来提取特征用于其他任务，比如相似图片计算。接下来讲下如何使用TensorFlow提取特征。1.必须在模型中命名好要提取的那一层，num_filters_total为提取特征维度，即特征个数，如下 net = _global_avg(net, pool_size=net.get_shape...

神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的拟合任意函数(一般连续)(为什么？可以参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，说好的足够多的数据(Occam's_razor），仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的)，怎么感觉不出来呢？很直观，因为神经网络可以随意设计，先验假设较少，参数多，超参数...

1 代码引用库文件from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport numpy as npimport pandas as pdimport tensorflow as tffrom tensorflow import feature_columnfr...

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42499236/article/details/86763029#4_147 https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/82990276 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41473323 http://xudongyang.coding.me/te...

在TensorFlow 1.3版本之前，读取数据一般有两种方法：使用placeholder + feed_dict读内存中的数据 使用文件名队列（string_input_producer）与内存队列（reader）读硬盘中的数据Dataset API同时支持从内存和硬盘的数据读取，相比之前的两种方法在语法上更加简洁易懂。Dataset API可以更方便地与其他高阶API配合，快速搭建网络...

深度学习中参数更新的方法想必大家都十分清楚了——sgd，adam等等，孰优孰劣相关的讨论也十分广泛。可是，learning rate的衰减策略大家有特别关注过吗？在训练神经网络时，使用学习率控制参数的更新速度．学习率较小时，会大大降低参数的更新速度；学习率较大时，会使搜索过程中发生震荡，导致参数在极优值附近徘徊．为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减．learni...

在这篇文章中：numpy函数介绍 1. np.transpose(input, axes=None) 2. np.concatenate((a1, a2, …), axis=0) 3. np.newaxis 实践出真知 1. 扩展出一个新的维度用来表示channel 2.叠加channel 3.维度转置 4.验证是否正确 5.整体演示代码 numpy函数...

本文是一篇神经网络架构搜索综述文章，从 Search Space、Search Strategy、Performance Estimation Strategy 三个方面对架构搜索的工作进行了综述，几乎涵盖了所有近几年的优秀工作。论文：Neural Architecture Search: A Survey链接：https://www.paperweekly.site/papers/2249作...

本文学习资料主要来自An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks 背景：只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息，通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数，可能会使原任务泛化更好。广义的讲，只要l...

论文：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.01187论文复现对很多人而言难度都比较大，因为常常涉及很多细节，部分细节对于模型效果影响很大，但是却很少有文章介绍这些细节，前段时间正好看到这篇文章，再加上之前就有关注Gluo...

OOM定义—out of memory，内存溢出，一个程序中，已经不需要使用某个对象，但是因为仍然有引用指向它垃圾回收器就无法回收它，当该对象占用的内存无法被回收时，就容易造成内存泄露。多个内存泄漏最终会导致内存溢出，即OOM。这个报错的原因有很多1、自身代码有问题，导致GPU内存不够用这个只能自查2、有未释放的GPU资源，导致GPU不够用；当然也有可能多人使用GPU，别人使用了。解...

在用tensorflow实现一些模型的时候，有时候我们在运行程序的时候，会发现程序占用的内存在不断增长。最后内存溢出，程序被kill掉了。这个问题，其实有两个可能性。一个是比较常见，同时也是很难发现的。 tensorflow 训练部分代码几乎都采用循环，如果在循环中用到tf的op操作，就会导致节点越来越多，图的大小也不停的增大，故而内存会持续增长。这个问题的解决，需要我们知道tensorfl...

本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件，该方法适用于任何ckpt模型，当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。目录tensorflow实现将ckpt转pb文件一、CKPT 转换成 PB格式二、 pb模型预测三、源码下载和资料推荐1、训练方法2、本博客Github地址3、将模型移植Android的方法 使用 ...

在tensorflow中保存和恢复模型主要通过tf.train.Saver()，具体如下：保存模型saver = tf.train.Saver()获得一个文件句柄，将训练中的某一个快照状态保存到文件中去 saver.save(sess, os.path.join(model_dir, ‘ckp-%05d’%(i+1)))，将训练好的模型保存到文件中 参数1：sess，session会话，...

使用tf.layers.batch_normalization()需要三步：在卷积层将激活函数设置为None。使用batch_normalization。使用激活函数激活。需要特别注意的是：在训练时，需要将第二个参数training = True。在测试时，将training = False。同时，在降低loss时候时候：update_ops = tf.get_collectio...

TensorFlow的one_hot函数import tensorflow as tftf.one_hot(indices, depth, on_value, off_value, axis)one_hot(indices, #指数的张量，即label的矩阵形式（1行 n列）depth, #一个标量，用于定义一个 one hot 维度的深度。即分类数on_value=None, ...