Advertisement

PyTorch下的InsightFace: 预先训练模型的移植

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
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 ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • PyTorchInsightFace:
    优质
    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 ```
  • NeRF-pytorch
    优质
    NeRF-pytorch的预训练模型是一款基于PyTorch框架实现的神经辐射场(NeRF)深度学习模型。该模型经过大规模数据集训练,能够高效生成高质量的三维场景图像,适用于多种计算机视觉任务。 **标题解析:** NeRF-pytorch预训练模型指的是基于PyTorch实现的Neural Radiance Fields (NeRF) 的预训练模型集合。NeRF是一种先进的3D场景表示方法,通过学习神经网络来捕捉和重建场景的几何形状和颜色信息。 **描述解析:** 描述中提到的一个文件夹存储了NeRF-pytorch预训练模型的相关资源库。用户可以访问这个链接下载模型,在自己的项目中使用或进行进一步的研究。 **标签解析:** 预训练模型 表明这些模型已经在大量的数据集上进行了训练,具备了一定的泛化能力,可以直接应用到类似任务上,或者作为基础进行微调以适应特定的3D场景重建需求。 **压缩包子文件的文件名称列表:** NeRF-pytorch-pretrained-models 这个文件名暗示了压缩包内包含的是与NeRF-pytorch相关的预训练模型。可能有多个不同的模型,每个模型对应不同的场景或训练设置,用户可以根据自己的需求选择合适的模型。 **详细知识点:** 1. **Neural Radiance Fields (NeRF)**:NeRF是一种基于深度学习的3D场景表示技术,通过输入一个视角向量和位置坐标,输出该位置的颜色信息和透明度,进而合成出高逼真的图像。它结合了传统的计算机图形学与深度学习,能够生成高质量的3D渲染图像。 2. **PyTorch框架**:NeRF-pytorch是使用PyTorch实现的,PyTorch是一个流行的深度学习框架,以其灵活性和易用性著称,便于研究者快速实验和开发新的模型。 3. **预训练模型的应用**:预训练的NeRF模型可以用于快速搭建3D场景重建系统,无需从头开始训练,减少计算资源的消耗。它们可以应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、建筑设计、电影制作等领域。 4. **模型微调**:用户可以将预训练的NeRF模型作为起点,利用自己的特定数据集进行微调,以优化模型对特定场景的理解和重建效果。 5. **模型结构**:NeRF通常由一系列卷积层和全连接层组成,用于学习场景的颜色和密度函数。它可能包含编码器、解码器以及体积渲染组件等部分。 6. **数据集**:预训练模型通常是在大型3D场景数据集上进行训练的,如LLFF、Blender、DTU等,这些数据集提供了多视角的实拍图像,用于帮助模型学习如何构建连续且真实的3D空间。 7. **模型下载与使用**:用户需要先从提供的资源库中下载压缩包,并按照文档说明在自己的环境中加载和运行示例代码以理解和使用预训练模型。 8. **评估指标**:评价NeRF模型性能的常用标准包括PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性指数)以及视觉质量。用户需要考虑这些因素来衡量实际应用中模型的表现,同时也要关注其运行速度和内存占用情况。 9. **未来发展方向**:NeRF技术仍在快速发展之中,比如轻量级的NeRF、支持实时渲染的技术、仅从少量图像重建场景等方向都是当前研究的重点领域。
  • Gen-EfficientNet-Pytorch: EfficientNet及EfficientNet-Lite等
    优质
    Gen-EfficientNet-Pytorch是一个包含预先训练好的EfficientNet和EfficientNet-Lite模型的库,适用于PyTorch框架。这些高效模型在多个图像分类任务中表现出色。 PyTorch的EfficientNets(包括EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等)提供了一种“通用”实现方式,涵盖了从MobileNet V1/V2块序列派生出的大多数计算/参数高效架构,其中包括通过自动神经架构搜索发现的一些架构。所有这些模型都是由GenEfficientNet或MobileNetV3类来实现,并且使用基于字符串的体系结构定义来进行配置以确定块布局。 在2020年8月19日更新中,新增了我用timm训练得到的一个更优版本的PyTorch EfficientNet-B3砝码(准确率为82.1% top-1)。此外还添加了一个经过PyTorch训练有素的EfficientNet-Lite0模型(top-1准确率75.5%)。 更新内容还包括ONNX和Caffe2导出/实用程序脚本,使其能够与最新的PyTorch及ONNX版本兼容。另外新增了基于ONNX运行时验证脚本激活功能,在大多数情况下可以实现与timm等效项的相同效果。
  • PyTorch ResNet18
    优质
    简介:PyTorch ResNet18预训练模型是一种深度学习架构,适用于图像分类任务。基于ResNet网络,此模型在大规模数据集上预先训练,方便用户快速应用于各类视觉识别问题。 将模型下载到C:\Users\用户名\.cache\torch\checkpoints目录。
  • PyTorchUNet
    优质
    简介:本文介绍在PyTorch框架下使用和开发UNet预训练模型的方法,适用于图像分割任务,帮助研究者快速实现高质量的语义分割。 本预训练模型是基于PyTorch框架,在医学图像上进行训练得到的。
  • PyTorchAlexNet
    优质
    简介:本文介绍了如何在PyTorch框架中使用和调用经典的卷积神经网络AlexNet的预训练模型,展示其在网络迁移学习中的应用价值。 PyTorch预训练模型AlexNet。 这段文字经过简化后为: 关于PyTorch中的预训练模型AlexNet的介绍。由于原始文本内容重复且没有提供具体的信息或链接,这里仅保留了核心信息:提及使用PyTorch框架下的预训练模型AlexNet。
  • 基于PyTorchResNet学习
    优质
    本研究利用PyTorch框架探讨了基于ResNet架构的深度学习模型在图像分类任务中的迁移学习应用,通过微调预训练模型以适应特定数据集。 内容概要:基于PyTorch的ResNet预训练模型进行迁移学习 适用人群: - 图像分类实验的学习新手 - 需要做图像二分类或小规模分类任务的工具使用者 内容包括: - 详细的文档说明,方便读者理解和使用。 - 即插即用的设计理念,便于快速应用到实际项目中。
  • PyTorchVGG16-397923AF.pth
    优质
    简介:该资源提供了基于PyTorch框架的VGG16预训练模型文件“VGG16-397923AF.pth”,适用于图像分类任务,包含经过大规模数据集训练的卷积神经网络权重参数。 PyTorch预训练模型vgg16-397923af.pth可用于各种计算机视觉任务,如图像分类、目标检测等。该模型基于经典的VGG网络结构,并且已经在大型数据集上进行了预先训练,因此可以直接用于迁移学习或作为特征提取器使用。
  • Exception PyTorch.zip
    优质
    Exception PyTorch预训练模型 是一个包含多种深度学习任务优化解决方案的PyTorch框架模型库。下载此资源,可助力快速应用并调整先进神经网络架构于图像识别、自然语言处理等领域。 遇到PyTorch官方预训练模型下载速度慢的问题,我已经将这些模型下好并上传了。主要是为了方便加载预训练的权重。
  • PyTorchssd300_VOC_120000.pth
    优质
    这是一段预训练模型ssd300_VOC_120000.pth的描述,基于流行的深度学习框架PyTorch。该模型是单发检测器(SSD)架构的一个实例,特别为Pascal VOC数据集进行了优化和训练长达120,000次迭代,适用于多种目标检测任务。 Pytorch 预训练模型 ssd300_VOC_120000.pth