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    前言:这篇文章记录了本人复现FaceX-ray代码的过程以及参考的代码。由于这篇文章是笔者在完成复现完编写的,可能会有一些bug或者问题遗漏。在实现过程中,在关键点检测和混合人脸的过程推荐使用3.6版本的python环境。一、关键点检测原文参考的关键点检测模型是Jointcascadefac
  • 2024-11-24基于HRNet模型的跌倒检测系统设计与实现
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  • 2024-12-06【PostgreSQL备份恢复二】物理备份与恢复
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  • 2023-05-04自动驾驶图像分类,基于HRnet从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套,包含训练工程及部署工程,和环境?
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  • 2023-02-18hrnet读取关键点顺序
     按照json读取。num_people=len(anno)area=np.zeros((num_people,1))joints=np.zeros((num_people,self.num_joints_with_center,3))
  • 2023-02-05lightweight openpose和hrnet的loss的区别
    lightweightopenpose的loss都用的是平方损失。defl2_loss(input,target,mask,batch_size):loss=(input-target)*maskloss=(loss*loss)/2/batc
  • 2023-02-01hrnet读取coco数据集
     train.py里make_dataloader读取数据集。train_loader=make_dataloader(cfg,is_train=True,distributed=args.distributed)datasetbuild.py中的39行dataset=e
  • 2023-01-13hrnet
    train.py的221行是做train_loader。train_loader=make_dataloader(cfg,is_train=True,distributed=args.distributed)他这里有几句下面是被make_dataloa
  • 2022-12-27hrnet的get_joint
    他的第18个keypoint存的是平均坐标。defget_joints(self,anno):num_people=len(anno)area=np.zeros((num_people,1))joints=np.zeros(