الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>بايثون
تنزيل

DFace هو نظام مفتوح المصدر لكشف الوجوه والتعرف على الوجوه للتعلم العميق. تم تطوير جميع الوظائف باستخدام إطار عمل pytorch. Pytorch هو إطار عمل للتعلم العميق تم تطويره بواسطة Facebook ويحتوي على بعض الميزات المتقدمة المثيرة للاهتمام، مثل الاشتقاق التلقائي والتركيب الديناميكي وما إلى ذلك. يرث DFace هذه المزايا بشكل طبيعي، مما يجعل عملية التدريب الخاصة به أبسط وأكثر ملاءمة، كما أن التعليمات البرمجية المطبقة أكثر وضوحًا وأسهل للفهم. يمكن لـ DFace الاستفادة من CUDA لدعم وضع تسريع GPU. نوصي بتجربة وضع Linux GPU، والذي يمكنه تحقيق تأثيرات في الوقت الفعلي تقريبًا.

إذا كنت مهتمًا بـ DFace وترغب في المشاركة في هذا المشروع، فإن المهام التالية هي بعض الوظائف التي يجب تنفيذها

1. تطوير وظيفة مقارنة الوجه بناءً على مبدأ الخسارة المركزية أو الخسارة الثلاثية، ويستخدم النموذج بداية ResNet v2. تقارن هذه الميزة التشابه بين صورتين للوجه. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع إلى Paper وFaceNet

2. وظيفة مكافحة الاحتيال، والتي تمنع هجمات الصور وهجمات الفيديو وهجمات التشغيل وما إلى ذلك بناءً على خصائص الوجه مثل الضوء والملمس. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع إلى خوارزمية LBP ونموذج تدريب SVM.

3. 3D الوجه لمكافحة الاحتيال.

4. زرع الأجهزة المحمولة: قم بترحيل النموذج المدرب على pytorch إلى caffe2 وفقًا لمعيار ONNX، ويتم تنفيذ بعض الخوارزميات numpy في c++.

5. زرع Tensor RT، التزامن العالي.

6. دعم عامل الإرساء، إصدار وحدة معالجة الرسومات

ثَبَّتَ

يحتوي DFace بشكل أساسي على وحدتين، كشف الوجه والتعرف على الوجه. سأقدم خطوات تفصيلية للتدريب وتشغيل جميع النماذج. تحتاج أولاً إلى إنشاء بيئة python لـ pytorch وcv2. أوصي باستخدام Anaconda لإعداد بيئة افتراضية مستقلة. إذا كنت تستخدم وضع تدريب GPU، فستحتاج إلى تثبيت cuda و cudnn من Nvidia. يفضل المؤلف حاليًا بيئة تثبيت Linux Ubuntu. شكرًا لمستخدمي الإنترنت المتحمسين لتوفير تجربة تثبيت Windows DFace للحصول على البرنامج التعليمي التفصيلي لتثبيت Windows، يرجى الرجوع إلى مدونته.

يعتمد

كودا 8.0

اناكوندا

pytorch

com.torchvision

السيرة الذاتية2

matplotlib

يوسع
معلومات إضافية
الإصدارات ذات الصلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل
تعليقات المستخدمين