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该文件包含insightface模型的训练指导。

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简介:
ArcFace和InsightFace采用自主数据进行训练和验证,其训练过程需要准备若干必要的配置文件,而官方文档并未提供详尽的说明。此外,还需要对部分代码进行调整,并且需要自行编写大量代码,以便能够运用自定义的数据集进行训练和测试。关于该训练/验证流程的详细介绍,可以参考博客地址https://blog..net/qq_39707285/article/details/98068436。为了解决在制作bin文件时可能出现的MemoryError问题,即由于图片数量过多导致内存溢出,我们对src/eval文件夹下的flw_m.py以及src/data文件夹下的lfw2pack_m.py进行了相应的替换。相关的附件信息请参考提供的链接:https://pan.baidu.com/s/1LBNYaSFEJ3WSVBkU5VdFDA,提取码为mgsd。

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客服
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  • InsightFace南.zip
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    《InsightFace训练指南》是一份详细的教程文件,专注于面部识别技术的研究和应用,特别是针对InsightFace项目的开发者和研究者提供模型训练、优化及实现方面的指导。 使用ArcFace/InsightFace进行自定义数据集的训练和验证需要准备一些特定文件,并对部分代码进行调整以适应新数据集的要求。官方文档没有详细解释这些步骤,因此在实践中可能需要自行编写某些脚本或修改现有代码才能顺利开展工作。 关于如何具体操作,在一篇相关博客中(可通过搜索引擎查找标题为“使用ArcFace/InsightFace训练自定义数据集”)有较为详细的说明和指导。在这过程中可能会遇到一些技术挑战,比如制作bin文件时可能出现的MemoryError错误问题。此问题可以通过替换特定路径下的两个Python脚本解决:src/eval文件夹中的flw_m.py以及src/data文件夹内的lfw2pack_m.py。 请注意,在实际操作中可能需要根据具体环境和需求对上述指导进行适当调整,确保能够顺利使用自定义数据集完成模型训练与验证。
  • PyTorch下InsightFace: 预先移植
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    本项目介绍了如何在PyTorch框架下成功移植预先训练好的InsightFace模型,为开发者提供面部识别应用的便捷部署方案。 Pytorch InsightFace 将来自预训练的ResNet模型移植到pytorch。 | 模型 | LFW(%) | CFP-FP(%) | AgeDB-30(%) | MegaFace(%) | |------------|-----------|-------------|---------------|--------------| | iresnet34 | 99.65 | 92.12 | 97.70 | 96.70 | | iresnet50 | 99.80 | 92.74 | 97.76 | 97.64 | | iresnet100 | 99.77 | 98.27 | 98.28 | 98.47 | 安装: ``` pip install git+https://github.com/nizhib/pytorch-insightface ``` 用法: ```python import torch from imageio import imread from torchvision import transforms import insightface embedder = insightface ```
  • CIFAR10 - PyTorch - 和测试代码以及Kaggle上
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的CIFAR-10数据集图像分类解决方案,包含详细的模型源码、训练与测试脚本,并附有在Kaggle平台上的预训练模型以供参考和使用。 cifar10文件夹:包括了cifar10原数据库 kaggle文件夹:包括了在kaggle上训练好的模型及日志文件 model文件夹:包括了本地cpu训练好的模型 src文件夹: - kaggle_tensorboard.py: 用于使用tensorboard展示kaggle上训练的日志 - model.py: 神经网络模型 - res_model:残差网络模型 有问题就发邮件。GuanlinLi_BIT@163.com
  • StarGANv2
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    简介:StarGANv2是一款先进的图像到图像翻译模型的源代码及预训练权重集合,支持多种数据集和任务需求。 在IT领域,深度学习技术近年来发展迅速,在图像处理与计算机视觉方面尤为突出。starGANv2模型是这一领域的创新成果之一,专注于图像转换及多域属性编辑。本段落将深入探讨starGANv2及其预训练文件的相关知识。 starGANv2全称“增强型生成对抗网络第二版”,是在陈天奇等人改进优化原始starGAN的基础上开发的。原版本starGAN是一种用于跨领域图像转换的生成对抗网络(GAN),而starGANv2进一步提升了性能和灵活性,能够处理更复杂的跨域变换任务,如在人脸照片中改变人物年龄、性别或发型等特征,并保持整体图像的真实感与自然度。 预训练模型是深度学习中的关键环节之一,在大规模数据集上预先训练好的模型。starGANv2的预训练模型经过大量图像数据的训练后获得,包含丰富参数,可直接用于相关任务迁移学习,从而显著减少新任务的训练时间和计算资源需求。这些预训练模型对于学术研究与实际应用具有重要价值。 在本资源中,“100000_nets_ema.ckpt”是starGANv2的预训练权重文件,其命名可能表示该模型在网络训练了10万步后的权重量化版本。“nets_ema”通常代表网络的指数移动平均(Exponential Moving Average, EMA)权重,在训练过程中EMA权重会逐渐平滑以稳定生成器表现并防止过拟合。这种技术在GAN中广泛使用,有助于提高模型泛化能力。 另一个文件“wing.ckpt”可能是训练过程中的其他权重或检查点文件,可能包含了一些中间状态或者额外的网络组件信息。实际应用时,根据开发者指导这两个文件可能会一起加载以恢复完整的预训练模型。 starGANv2及其预训练文件为研究人员和开发人员提供了强大的工具,在无需从零开始的情况下即可进行多样化的图像转换任务。这种模型的广泛使用与分享对于推动AI领域进步具有积极意义。然而在使用这些预训练模型时,应当尊重知识产权并遵守相关协议,并且根据特定场景需求适当调整以适应不同应用环境。
  • EfficientNet 预
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    EfficientNet是一款高性能的深度学习预训练模型,适用于图像分类任务,基于自动模型搜索和复合缩放技术优化,提供卓越的精度与效率。 EfficientNet PyTorch的预训练文件,在官方链接上通常难以下载成功。我这里共有8个版本从b0到b7,只需4个积分即可获得,这简直物美价廉!!!
  • ESP32-CAMPython学习
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    本指南旨在帮助初学者掌握使用Python在ESP32-CAM硬件上训练和部署机器学习模型的方法与技巧。通过详细解释相关库的安装及应用,指导读者实现图像识别等功能。 Esp32-Cam学习训练模型的Python包用于从视频流中获取图片,并建立目标识别模型。训练完成后生成Arduino代码,将该代码烧录到板件上即可让设备具备图像识别功能。
  • 本预实践南:(1.预效果评估 2.本数据截断 3.自定义预
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    本书为读者提供关于文本预训练模型的实际操作指导,内容涵盖模型效果评估、文本数据处理策略及自定义模型的训练方法。 文本预训练模型实战包括三个部分:首先是对预训练模型效果进行分析;其次是处理文本数据的截断问题;最后是自定义训练预训练模型。
  • Python声音仿encoder、synthesizer和vocoder.pt)
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    这是一个集成了编码器、合成器及声码器的Python库,用于构建高效的声音模仿与语音合成系统。该模型包能够实现高质量的语音转换功能。 Python声音模仿训练模型包包括encoder.pt、synthesizer.pt和vocoder.pt,这些资源已完整集成到RTVC声音克隆模型中,无需从谷歌云端下载。
  • YOLOv7预权重
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    简介:YOLOv7是一种先进的目标检测算法,其预训练模型权重文件包含经过大规模数据集训练得到的参数,能够高效准确地识别图像中的物体。 YOLOv7预训练权重文件是一组用于目标检测任务的深度学习模型参数集合,包括多个不同变体的预训练模型。这些模型基于YOLO(You Only Look Once)系列算法,是一种实时的目标检测系统,在计算机视觉领域因其高效和准确的表现而广受欢迎。 YOLOv7是该系列最新的发展成果,它在前几代的基础上进行了优化,提高了目标检测的速度与精度。其核心在于网络架构的设计,通常包括卷积层、批量归一化层及激活函数等,并使用锚框技术来预测物体的位置和大小。预训练权重文件如`yolov7.pt`是已经经过训练的模型参数,可以直接用于目标检测任务中,以减少从零开始训练的时间与计算资源。 1. `yolov7-d6.pt`: 这个变体可能代表了YOLOv7的一个特定优化版本,“d6”或许是指深度网络(例如六阶段残差块)或模型的其他特性。这种变化可能是为了在保持速度的同时提升检测性能。 2. `yolov7-e6.pt`: “e6”可能表示增强版,意味着通过增加卷积层或其他技术提高了对小目标和复杂场景的识别能力。 3. `yolov7-e6e.pt`: “e6e”可能是“额外增强”的缩写,表明该模型不仅在基础结构上进行了改进,还采用了更多的数据处理方法来进一步提高性能。 4. `yolov7-w6.pt`: “w6”可能意味着宽度调整,即在网络的每一层增加了滤波器的数量以提升表达能力。不过这也可能导致运行速度有所下降。 5. `yolov7x.pt`: “x”通常表示扩展或实验版本,这可能是经过大量测试和改进后的模型,在某些性能指标上优于标准YOLOv7。 这些预训练权重文件对于那些希望利用YOLOv7进行目标检测应用的开发者来说非常有用。用户可以根据自身需求对它们进行微调或者直接使用来进行预测工作,从而大大节省了开发时间和成本。选择合适的变体取决于具体的应用场景和性能要求,如实时性、硬件资源限制及预期精度等条件。