随笔分类 - 算法
摘要：roop: one click face swap. 只用一张人脸图片，就能完成视频换脸。 - 项目地址： https://github.com/s0md3v/roop - Colab 部署： https://github.com/dream80/roop_colab 本文是本地部署的实践记录。 !
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摘要：Stable Diffusion 是热门的文本到图像的生成扩散模型，本文介绍了如何准备其 WebUI 环境。 - [Stability AI](https://stability.ai/) - [Stability API Extension for Automatic1111 WebUI](htt
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摘要：frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理应用，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议。可以将内网服务以安全、便捷的方式通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网。 本文将以暴露内网 Web 服务为例，实践 frp 的安装部署。更多应用场景，可见 frp 示例。 安装 frp 主要
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摘要：JoJoGAN: One Shot Face Stylization. 只用一张人脸图片，就能学习其风格，然后迁移到其他图片。训练时长只用 1~2 min 即可。 code paper 效果： 主流程： 本文分享了个人在本地环境（非 colab）实践 JoJoGAN 的整个过程。你也可以依照本文上手
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摘要：TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其 Getting Started 列出了各资料入口，如下： 本文基于当前的 TensorRT 8.2 版本，将一步步介绍从安装，直到加速推理自己的 ONNX 模型。 安装 进 TensorRT 下载页 选择版本下载，需注册登录。 本文选择了
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摘要：SoftRas 是目前主流三角网格可微渲染器之一。 可微渲染通过计算渲染过程的导数，使得从单张图片学习三维结构逐渐成为现实。可微渲染目前被广泛地应用于三维重建，特别是人体重建、人脸重建和三维属性估计等应用中。 安装 conda 安装 PyTorch 环境： conda create -n torch
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摘要：本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。 我们以下图作为示例： 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像
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摘要：环境 基础 Anaconda conda create -n onnx python=3.8 -y conda activate onnx # ONNX # https://github.com/onnx/onnx conda install -c conda-forge onnx -y pytho
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摘要：本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型，于 Kaggle: 全球小麦检测 🌾 上实践迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。 本文相关的 Kaggle Notebooks 可见： TorchVision Faster R-CNN Finetuni
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摘要：本文将引导快速使用 MMSkeleton ，介绍用摄像头测试实时姿态估计。 MMSkeleton: https://github.com/open-mmlab/mmskeleton 安装 首先安装 MMDetection ，可见 MMDetection 使用。 然后安装 MMSkeleton ， #
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摘要：本文将引导快速使用 Detectron2 ，介绍用摄像头测试实时目标检测。 Detectron2: https://github.com/facebookresearch/detectron2 环境准备 基础环境 Ubuntu 18.04 系统安装，可见 制作 USB 启动盘，及系统安装 Nvidi
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摘要：代码： https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文
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摘要：本文将快速引导使用 MMDetection ，记录了实践中需注意的一些问题。 环境准备 基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装，可见 制作 USB 启动盘，及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装，可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动 开发环境
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摘要：本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现，如何于 Ubuntu 18.04 编译，及使用 Python 接口。 主要内容有： 准备基础环境： Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境： OpenCV, Darknet 用预训练模型进
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摘要：YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ，可以看出它的特性： Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法，把目标检测的
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