引言人脸关键点检测即对人类面部若干个点位置进行检测，可以通过这些点的变化来实现许多功能，该技术可以应用到很多领域，例如捕捉人脸的关键点，然后驱动动画人物做相同的面部表情；识别人脸的面部表情，让机器能够察言观色等等。如何检测人脸关键点本文是实现15点的检测，至于N点的原理都是一样的，使用的算法模型是深度神经网络，使用CV也是可以的。如何检测这个问题抽象出来，就是一个使用神经网络来进行预测的功能，只不过输出是15个点的坐标，训练数据包含15个面部的特征点和面部的图像(大小为96x96)，15个特征点分别是：left_eye_center,right_eye_center,left_eye_inne
目录1数据集Dataset2数据加载DataLoader3常用预处理方法4模型处理5实例：MNIST数据集处理1数据集DatasetDataset类是Pytorch中图像数据集操作的核心类，Pytorch中所有数据集加载类都继承自Dataset父类。当我们自定义数据集处理时，必须实现Dataset类中的三个接口：初始化def__init__(self)构造函数，定义一些数据集的公有属性，如数据集下载地址、名称等数据集大小def__len__(self)返回数据集大小，不同的数据集有不同的衡量数据量的方式数据集索引def__getitem__(self,index):支持数据集索引功能，以实现形
目录1数据集Dataset2数据加载DataLoader3常用预处理方法4模型处理5实例：MNIST数据集处理1数据集DatasetDataset类是Pytorch中图像数据集操作的核心类，Pytorch中所有数据集加载类都继承自Dataset父类。当我们自定义数据集处理时，必须实现Dataset类中的三个接口：初始化def__init__(self)构造函数，定义一些数据集的公有属性，如数据集下载地址、名称等数据集大小def__len__(self)返回数据集大小，不同的数据集有不同的衡量数据量的方式数据集索引def__getitem__(self,index):支持数据集索引功能，以实现形
文章目录效果抢先看准备工作环境搭建创建虚拟环境训练&预测项目结构模型预测续写训练模型遇到的问题及解决办法显存不足生成的内容一样文末效果抢先看准备工作从GitHub上拉去项目到本地，准备已训练好的模型百度网盘：提取码【9dvu】。gpt2对联训练模型gpt2古诗词训练模型gpt2通用中文模型gpt2通用中文小模型gpt2文学散文训练模型gpt2中文歌词模型环境搭建配置好GPU的pytorch环境a.安装Anaconda环境b.NIVIDA配置流程桌面右键鼠标，找到NVIDIA控制面板，在左边找到开发者下管理GPU性能计数器，导航栏点击桌面选择启用开发者设置，弹出的系统信息中找到组件，找到产品名前
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一、安装配置Anaconda进入官网下载安装包https://www.anaconda.com/并安装，然后将Anaconda配置到环境变量中。打开命令行，依次通过如下命令创建Python运行虚拟环境。condaenvcreatenovelaipython==3.10.6E:\workspace\02_Python\novalai>condainfo--envs#condaenvironments:#base*D:\anaconda3novelaiD:\anaconda3\envs\novelaicondaactivatenovelai二、安装CUDA笔者的显卡为NVIDIA，需安装NVIDI
一、安装配置Anaconda进入官网下载安装包https://www.anaconda.com/并安装，然后将Anaconda配置到环境变量中。打开命令行，依次通过如下命令创建Python运行虚拟环境。condaenvcreatenovelaipython==3.10.6E:\workspace\02_Python\novalai>condainfo--envs#condaenvironments:#base*D:\anaconda3novelaiD:\anaconda3\envs\novelaicondaactivatenovelai二、安装CUDA笔者的显卡为NVIDIA，需安装NVIDI
在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接我会提示你只看指定的位置，不是全部，不是全部，不是全部！首先在安装pytorch之前，先要安装CUDA，因为一般我们都是用GPU去跑深度学习程序。cuda安装参考链接：https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839安
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YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）前言前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows制作自己的数据集训练自己的数据集创建自己数据集的yaml文件football.yaml文件内容进行训练进行验证进行预测数据集获取参考文献前言本文是个人使用YOLOv8训练自己的YOLO格式数据集的应用案例，由于水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。虽然YOLOv8与YOLOv5都是同一个团队Ultralytics发布的，但是YOLOv8的代码封装性比YOLOv5更好。YOLOv8要求的数据集格式与YOLOv5、YOLOv7一致。YOLOv8最大的改变就是抛弃了以往的anchor-base,使用了
