计算机视觉技术实战 课件 项目6--9 人脸识别：基于insightface的人脸检索 ---综合应用：火情识别算法研发及部署 .pptx

;教学目标;目录;目录;1.认识人脸识别;;1.2人脸采集说明;目录;2.深度学习环境部署;2.1insightface框架简介;(1)insightface库的安装????;目录;3.模型训练与评估;3.1人脸注册;3.2人脸匹配;知识要点;经验总结;;教学目标;目录;目录;1.认识数据集;1.1图像风格迁移方法;1.2数据集展示;目录;2.深度学习环境部署;2.1NeuralStyleTransfer原理概述;2.2自然风景国画化实战-NST模型部署;;2.3.1基于NST风格迁移–数据加载;2.3.2基于NST风格迁移–图像数据显示;2.3.3基于NST风格迁移–内容特征提取;2.3.4基于NST风格迁移–损失函数设置;2.3.5基于NST风格迁移–基于VGG的NST模型及损失函数设置;2.3.6基于NST风格迁移–图像生成;2.4基于NST风格迁移–结果展示;目录;3.基于AnimeGAN的图像风格迁移;3.1AnimeGAN原理概述;3.2AnimeGAN部署;3.3.1基于AnimeGAN人脸风格化-网络结构;3.3.2基于AnimeGAN人脸风格化-网络结构;3.4模型推理;知识要点;经验总结;;教学目标;目录;目录;1.认识数据集;1.1Grounded-SAM概述;1.2GroundingDINO、SAM、stablediffusion模型简介;1.3Grounded-SAM的部署;1.3.1GroundingDINO代码演示;1.3.2SAM大模型的使用演示;1.3.3stablediffusion图片生成大模型的使用演示;目录;2.深度学习环境部署;2.1以文修图的实现过程;;2.3Gradio简介;2.3.1Gradio输入组件说明及示例;2.3.2Gradio输出组件说明及示例;2.3.3Gradio布局组件说明及示例;2.4 程序代码介绍-程序的整体流程;2.4.1 程序代码介绍–模型加载;2.4.2 程序代码介绍-模型推理;2.4.3 程序代码介绍-结果输出;2.4.4 程序代码介绍-Gradio页面实现;2.5.1 图像编辑操作界面展示;2.5.2图像编辑效果展示;2.5.3图像编辑效果展示;目录;3.模型训练与评估;3.1.1微调任务分析–猫咪数据集;3.1.2微调任务分析–猫咪检测测试;3.2模型微调-工程结构介绍;3.2.1模型微调-环境部署;3.2.2模型微调;3.3模型微调-结果展示;知识要点;经验总结;;教学目标;工程目录;目录;目录;1.火情识别模型训练;1.1D-Fire数据集-基本情况;1.1D-Fire数据集-分析;1.1D-Fire数据集-处理代码;1.2YOLOv8算法模型选择;1.3YOLOv8环境搭建以及训练;1.3YOLOv8环境搭建以及训练;1.3YOLOv8环境搭建以及训练-执行结果;1.3YOLOv8环境搭建以及训练-算法效果分析;1.3YOLOv8环境搭建以及训练-算法模型调优;目录;2.推理框架及模型转换;2.1模型训练和推理框架;2.1模型训练和推理框架;2.2常用推理框架-ONNX;2.2常用推理框架-ONNX;2.3常用推理框架-OpenVINO;2.3常用推理框架-OpenVINO;2.4常用推理框架-TensorRT;2.4常用推理框架-TensorRT;2.4常用推理框架-TensorRT;2.4常用推理框架-TensorRT;2.4常用推理框架-TensorRT;目录;3.火情识别模型部署;3.1模型推理;3.1模型推理-核心代码;3.1模型推理-核心代码;3.1模型推理-核心代码;3.1模型推理-核心代码;3.1模型推理-核心代码;3.1模型推理-核心代码;3.1模型推理-推理结果可视化;经验总结;知识要点