2.1 MTCNN提出背景 MTCNN是Kaipeng Zhang等人在论文——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks中提出的,其宗旨是通过多任务级联CNN解决两个问题:人脸检测(找出图像中人脸的位置和边界框)和人脸对齐(精确定位面部特征点)。 2.2 MTCNN结构 MTCNN的构建思路可以简单分为下面几...
在使用PyTorch和MTCNN之前,我们需要安装相应的依赖库。可以通过以下命令来安装: pipinstalltorch torchvision pipinstallfacenet-pytorch pipinstallopencv-python 1. 2. 3. 代码示例 以下是使用PyTorch和MTCNN进行人脸裁剪的代码示例: importtorchimportcv2fromfacenet_pytorchimportMTCNN# 加载MTCNN模型mtcnn=MTCNN()# 加载...
同时,我们还需要安装一些常用的库,如OpenCV用于图像处理,Pillow用于图像加载等。 pip install torch torchvision opencv-python pillow 二、人脸检测 人脸检测是人脸识别系统的第一步,目的是从图像中定位人脸的位置。我们可以使用预训练的模型,如MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)或更现代的SSD、YOLO等模...
此外,我们还需要一些额外的库,如OpenCV(用于图像处理)和Dlib(一个包含MTCNN等模型的库)。 pip install torch torchvision opencv-python dlib 选择人脸检测模型 目前,有多种人脸检测模型可供选择,如MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)以及基于Faster R-CNN或YOLO的...
PyTorch MPS 可以在 Apple 的设备(如 iPhone 和 iPad)上加速模型训练,也可以在 Mac 上使用。可以使用MPS来加速卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)和其他类型的神经网络。使用MPS可以在不改变模型结构的情况下,通过分布式训练来加速模型的训练速度。
学习到RetinaFace并不算太慢是一个惊喜。虽然它不如YuNet或OpenCV快,但与MTCNN相当。虽然它在低分辨率下比MTCNN慢,但它扩展得相对较好,可以同样快速地处理更高分辨率。RetinaFace击败了Dlib(至少在需要上采样时)。它比YuNet慢得多,但准确性显著提高。
PyTorch MPS 可以在 Apple 的设备(如 iPhone 和 iPad)上加速模型训练,也可以在 Mac 上使用。可以使用MPS来加速卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)和其他类型的神经网络。使用MPS可以在不改变模型结构的情况下,通过分布式训练来加速模型的训练速度。
(4)Pytorch-cnn-finetune (github.com/creafz/pytor):该github库是利用pytorch对预训练卷积神经网络进行微调,支持的架构和模型包括:ResNet、DenseNet、Inception v3、VGG、SqueezeNet、AlexNet等。 (5)Pt-styletransfer (github.com/tymokvo/pt-s):这个github项目是Pytorch中的神经风格转换,具体有以下几个需要注意的...
构建简单的CNN网络 对于一般的 CNN 网络来说,它通常由特征提取网络和分类网络两部分构成。特征提取网络用于提取图片的特征,而分类网络则用于将图片分类。 nn.Conv2d是卷积层,用于提取图片的特征。传入的参数包括输入通道数、输出通道数以及卷积核的大小。
Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本。 Whisper支持自定义模型,可以用于实现在线语音识别,并且具有高级的语音识别功能,支持语音识别中的语音活动检测和语音识别中的语音转文本。