实现检测人脸朝向相对相机偏移程度的记录
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由于比赛需要机器人走到志愿者的正面后,再向志愿者询问,所以打算通过检测人脸朝向相对于相机的偏移程度(人脸正对相机认为不偏移),来判断机器人是否到达志愿者的正面
于是通过询问Microsoft Copilot,找到了一个比较好用的github的仓库
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约 2642 个字 • 287 行代码
由于比赛需要机器人走到志愿者的正面后,再向志愿者询问,所以打算通过检测人脸朝向相对于相机的偏移程度(人脸正对相机认为不偏移),来判断机器人是否到达志愿者的正面
于是通过询问Microsoft Copilot,找到了一个比较好用的github的仓库
约 383 个字 • 25 行代码
因为618促销,于是买了一个一年的服务器打算玩一玩。
由于原来的服务器的系统是WordPress系统,于是重置系统为CentOS
约 1243 个字 • 113 行代码
由于之前拿到的sd卡上烧录的树莓派系统是32位的,是armv7l架构,所以很多python包都没有编译好的whl文件,于是重新跟老师要了一张新的sd卡,打算重新烧录64位的系统
约 265 个字 • 10 行代码
由于金工实习任务是造一个小机器人,而队友打算使用树莓派4B并使用树莓派摄像头来进行图像识别,于是开始进行摸索(之前没有使用树莓派的经验)。
约 766 个字 • 76 行代码
按照README.md中的指示安装环境时,按顺序 pip install
之后,尝试运行时,显示了torch 2.1.0版本与xformers的要求不匹配的警告,
查看xformers版本为 0.0.26
,于是打算安装低版本的xformers,
安装时,发现会安装 2.1.1
版本的torch,于是就添加上了 --no-deps
的选项(不安装依赖),
再次运行,就没有版本不匹配的报错了
安装xformers后,提示torchaudio torchvision的版本不兼容了 · Issue #24 · 3DTopia/LGM (github.com)
约 442 个字 • 4 行代码
由于大创项目需要跑一个文生3D模型,于是给开了一个学校服务器的账号,
提到需要使用ssh方式连接,并且推荐使用MobaXterm和vscode,于是先搜索了如何使用vscode连接远程服务器,
参考了这个文章
约 479 个字 • 25 行代码
由于RoboCup的Receptionist项目,需要通过视觉图像识别出志愿者身上的4个特征
如衣服的颜色、头发的颜色、性别和年龄至少 4 个特征
一开始打算寻找已经训练好的神经网络模型来进行识别,但是搜索了几个并尝试运行,效果也不是很好
约 569 个字 • 8 行代码
突然想尝试本地部署大模型,然后最近刚好同学又提到了Llama 3,于是搜索如何在本地部署这个模型,然后搜索到这个教程(还挺新的)
Windows(Win10、Win11)本地部署开源大模型保姆级教程-CSDN博客
按照这个教程安装好了Ollama、Hyper-V、Docker Desktop,并下好了Llama 3 8B (默认就是8B),