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YOLOV8 安全帽佩戴检测（含训练好的模型和训练集）

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Pytorch InsightFace 将来自预训练的ResNet模型移植到pytorch。 模型 LFW（％） CFP-FP（％） AgeDB-30（％） MegaFace（％） iresnet34 99.65 92.12 97.70 96.70 iresnet50 99.80 92.74 97.76 97.64 iresnet100 99.77 98.27 98.28 98.47 安装 pip install git+https://github.com/nizhib/pytorch-insightface 用法 import torch from imageio import imread from torchvision import transforms import insightface embedder = insightface

基于opencv与机器学习的摄像头实时识别数字，包括完整代码、数据集和训练好的模型。识别准确率高达95%！！代码注释详细，方便理解！代码可以直接运行使用，没有门槛。

yolov8 人脸检测数据集 一万张照片，300 epoch训练好的模型best.pt文件 准确率能达到百分之八十以上 预训练模型使用yolov8s, gpu3080ti训练两天

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《如何训练一个ViT模型-基于timm（2）》配套代码

在本文中，我们开始创建自定义对象检测模型的过程。

前言 ChatGPT是“大力出奇迹”的经典表现，大模型给ChatGPT带来了惊人的智能，但是 要训练这样的大模型，可是十分烧钱的，根据OpenAI给出的数据，1700亿参数的 Davinci模型从头训练一遍，大概需要耗时3个月，耗资150万美元。那我们普通人 或者小公司面对这个高⻔槛，对自定义模型是不是就完全没有希望了呢？其实除了从 头训练一个模型，我们还可以选择基于一个基础模型进行训练，这样，我们可以往里 添加自己的个性化数据，最终得到一个领域增强的个性化模型，这个技术被OpenAI 称为Fine-tuning。 个性化模型有什么用？我们知道，OpenAI给的模型（如Davinci、Curie、gpt- 3.5-turbo）都是通用化模型，而现代社会的行业和知识如此之庞大，每个领域都有 自己细分的专业知识，比如，我们知道ChatGPT的一个典型应用场景就是智能客服， 但同样是客服，保险领域的客服和淘宝店铺的客服需要面对的客戶和需要解答的问题 就完全不一样，想要给出更好的答案，我们就需要打磨自己的个性化模型。 原理 OpenAI的Fine-tuning技术基于预训练模型，通过在小规模任