随笔分类 - 人工智能
算法总结
摘要：
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to
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项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to
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摘要：
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim
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项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim
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摘要：
一、前言 本来是想进行加速运行的。最后只快了两三帧哈哈哈哈。本次采用的方法是用Mediapipe进行人脸识别，配合使用Dlib进行特征提取以及特征向量转化。目前可以实现1 : n式人脸匹配，随便改改就行n : m了，就是效率太低了 实现原帖【 >点击这里< 】 二、难点以及之后可继续学习的领域 人脸
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一、前言 本来是想进行加速运行的。最后只快了两三帧哈哈哈哈。本次采用的方法是用Mediapipe进行人脸识别，配合使用Dlib进行特征提取以及特征向量转化。目前可以实现1 : n式人脸匹配，随便改改就行n : m了，就是效率太低了 实现原帖【 >点击这里< 】 二、难点以及之后可继续学习的领域 人脸
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