小编按：CMV可是病毒界的一位潜伏高手，免疫系统想要抓住它，真不容易。小编对CMV的了解也是皮毛，除了开医嘱查一查抗体，别的大概都不知道了…CMV是什么？从哪来？到哪去？这一困扰人类的终极问题，也该问一问CMV啦！

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认识一下CMV

实时口罩检测系统，使用Keras、TensorFlow和OpenCV

照片由 JESHOOTS.COM 在 Unsplash 上提供

机器学习运维（MLOps）是一组用于自动化和简化机器学习（ML）工作流程和部署的实践。所选择的部署策略可以显著影响系统的性能和效用。所以需要根据用例和需求，采用不同的部署策略。在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。

批处理

着色器（Shader）是在 GPU 上运行的程序。它们被称为着色器的原因是，最初它们只处理3D对象的着色，但后来扩展到了3D对象之外。它们需要与传统编程不同的思维方式，因为程序是针对每个顶点或像素并行运行的。

需要安装的库：dlib==19.24.99,face_recognition,opencv等，python环境3.9.19

以识别2个人脸为例，代码如下

阿强坐在实验室的桌前，眼前是一台高分辨率的摄像头和一台性能强大的计算机。窗外的阳光透过窗帘洒在桌面上，映出一片温暖的光影。正当他思考下一个项目时，突然，他的手不自觉地挥动了一下，仿佛在与空气中的某种力量交流。

之前发布了文章【python摄像头识别检测已有照片人脸】，虽然可以识别已经存在的头像，但是识别错误的概率还是挺高的，后来几经探索使用hog模型，正脸的识别率会提高不少。

hog（Histogram of Oriented Gradients）模型是一个经典的计算机视觉算法，用于人脸检测，速度较快，适用于大多数普通场景。它适用于实时检测，但在复杂场景下精度可能略逊于 CNN 模型。

YOLO模型因其在计算成本和检测性能之间的平衡而在实时目标检测中很受欢迎。前几天YOLOv10也刚刚发布了。我们这篇文章就来看看YOLOv10有哪些改进，如何部署，以及微调。

YOLOv10通过无nms的训练解决了延迟问题，作者为无nms训练引入了一致的双任务，同时获得了具有竞争力的性能和低推理延迟。他们还提出了一种整体的效率-精度驱动模型设计策略，从效率和精度两个角度对各种YOLO组件进行优化。这减少了计算开销并提高了性能。