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  • facenet模型

    2019-02-11 11:54:05
    facenet模型、预训练模型; github:https://github.com/davidsandberg/facenet
  • mtcnn对齐facenet部署 项目简介 本项目参考了bubbliiiing的和两个工程,在此对作者表示感谢! 这两个工程都是keras模型,所提供的模型文件都只有权重没有网络结构,我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带...
  • 小编把一些FaceNet预训练模型总结,共包含(2017、2018官方模型,基于MS-Celeb-1M人脸库等、亚洲人脸自制数据集2020训练模型),提供给大家小编在自制数据集上用gpu训练好久的模型,提高了亚洲人脸识别准确率,三种...
  • facenet预训练模型
  • facenet预训练模型.rar

    2019-08-31 08:09:08
    Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型,FaceNet的官方的预训练模型。NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as ...
  • tf_facenet facenet人脸检测与识别项目 说明 近期研究的学位论文是恢复生网络,看到了FaceNet采用了重组生网络,研究的同时顺带把人脸识别FaceNet实现下,并做了一个简单的人脸识别项目:包含人员登记,人员签到...
  • facenet人脸识别

    2018-09-21 09:40:37
    基于tesorfow, facenet, 这是完整项目,运行mytest1.py,可实现人脸识别
  • 采用facenet的预训练模型并针对亚洲人数据进行约45小时的训练得到训练后的模型 项目地址:https://github.com/MrZhousf/tf_facenet
  • Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型,FaceNet的官方的预训练模型,20170512-110547 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the ...
  • facenet20180402-114759.rar

    2019-07-31 17:02:21
    资源详细解析 博客:https://blog.csdn.net/Aidam_Bo/article/details/97653866?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 博客:...facenet训练好的模型 20180402-114759,用于tensorflow FaceNet人脸识别
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  • facenet_keras.h5

    2019-11-03 11:58:02
    不容易啊,翻出去下载的,用了88M流量,客官下载完还是给个五星鼓励嘛^_^
  • Facenet-PyTorch中的MTCNN指南 人脸检测套件的性能比较 FastMTCNN算法 与Docker一起运行 在您自己的git项目中使用此仓库 将参数从Tensorflow转换为Pytorch 参考 快速开始 安装: # With pip: pip install facene
  • 该项目基于FaceNet模型的输出层中所需的l2norm helper函数的实现。 链接到: 。 此外,该项目使用的改编版本进行人脸检测。 下面的更多信息。 硬件 NVIDIA Jetson Nano Raspberry Pi v2相机 如果要使用USB摄像头而...
  • FaceNet和MTCNN转TFLITE和CoreML git clone https://github.com/jiangxiluning/facenet_mtcnn_to_mobile.git cd facenet_mtcnn_to_mobile pipenv install --dev # 布道 pipenv , 通过使用 pipenv 安装所有依赖包,...
  • facenet训练模型2018

    2018-07-23 10:41:57
    facenet的2018训练模型 Training dataset:CASIA-WebFace和VGGFace2
  • facenet_train.py重命名为train_tripletloss.py,并将facenet_train_classifier.py重命名为train_softmax.py。 2017-03-02 添加了生成128维嵌入的预训练模型。 2017-02-22 已更新至Tensorflow r1.0。 使用Travis-C...
  • facenet预训练模型

    2018-05-10 18:21:26
    facenet最新的预训练模型20180408-102900,从谷歌云盘直接搬运过来的!
  • facenet训练模型,使用lfw数据集13000+数据自训练。测试可用
  • facenet亚洲人脸20190518-164145.pb. 采用facenet的预训练模型并针对亚洲人数据进行约67小时的训练得到训练后的模型
  • 这是facenet实时人脸识别的训练模型权重,使用方法可以查看我的博客/
  • Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型,FaceNet的官方的预训练模型,20180408-102900 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the ...
  • FaceNet

    2020-06-13 13:53:14
    近期研究的课题是孪生网络,看到了FaceNet采用了孪生网络,研究的同时顺带把人脸识别FaceNet实现下,做了个简单的人脸识别项目:包含人员登记、人员签到以及FaceNet模型训练、评估、测试、模型导出、数据制作。...

    近期研究的课题是孪生网络,看到了FaceNet采用了孪生网络,研究的同时顺带把人脸识别FaceNet实现下,做了个简单的人脸识别项目:包含人员登记、人员签到以及FaceNet模型训练、评估、测试、模型导出、数据制作。

    项目通过MTCNN人脸检测模型,从照片中提取人脸图像; 把人脸图像输入到FaceNet,计算Embedding的特征向量; 采用annoy进行人脸匹配,比较特征向量间的欧式距离; 项目利用谷歌浏览器调用电脑摄像头进行人脸采集与识别业务。

    每次识别时间约240ms(MAC only cpu)

    项目地址:https://github.com/MrZhousf/tf_facenet
    依赖

        tensorflow1.8
        python2.7
        flask
        flask_sqlalchemy
        annoy

    FaceNet源码

    https://github.com/davidsandberg/facenet
    官方预训练模型VGGFace2下载

    https://download.csdn.net/download/zsf442553199/10952495
    LFW评估测试数据下载

    http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz
    亚洲人脸数据库_CASIA-FaceV5

    原上传者地址:https://download.csdn.net/download/weixin_42179317/10405384

    若无csdn积分可以直接用百度云盘下载:

    https://pan.baidu.com/s/1WS4nooNQgmQHR6EpmrW6dw  密码: sc8b
    项目运行步骤

        修改项目配置文件config_development.yml
        运行app.py
        人脸采集页面:http://127.0.0.1:8090/user/sign_in
        人脸识别页面:http://127.0.0.1:8090/user/sign_up

    相关截图

    以周杰伦为例,此处仅用于学习与研究,莫怪。

        人脸采集页面(谷歌浏览器打开)

        人脸识别页面(谷歌浏览器打开)

    FaceNet

    train目录下为FaceNet训练业务,训练采用train_tripletloss.py

        训练:train.py
        评估:eval.py
        导出模型:export.py
        比较:compare.py
        可视化:show_train.py
        MTCNN人脸检测与对齐:align_data.py
        制作评估数据(类似lfw的pairs.txt):create_eval_data.py

    可以下载亚洲人脸数据库_CASIA-FaceV5,共500个中国人,每个人5张照片,总共2500张。用create_eval_data.py制作亚洲人脸评估数据集,这样就可以在训练亚洲人脸业务时进行有效的评估了。

    训练配置文件:train_facenet.py

    我针对亚洲人脸数据库_CASIA-FaceV5数据集进行了基于官方预训练VGGFace2模型进行预训练,训练机器配置为:

    系统:ubuntu 16.04LTS

    内存:16GB

    CPU:Intel Core I7-6800K x12

    GPU:GeForce GTX 1080Ti

    训练参数train_tripletloss.py:

    image_size=160, embedding_size=512, batch_size=90, max_nrof_epochs=10, epoch_size=500.

    训练时间约45小时

    训练得到模型 20190218-164145.pb

    模型下载地址:https://download.csdn.net/download/zsf442553199/10965981

    同样采用LFW数据集进行评估,准确率为68.467%:

    而官方预训练VGGFace2模型评估准确率为98.5%:

    比较下发现针对亚洲人训练后准确率不升反降,不用担心,因为我们用了LFW来评估亚洲人,准确率肯定会下降的,毕竟亚洲人和欧美人长相还是有区别的。

    为了验证我们训练的成果是有效的,我们做下以下测试:分别用以上两个模型对同一个亚洲人进行测试看得到的欧式空间距离,如果我们训练的模型的欧式空间距离比官方的模型要小,说明我们的训练是有效的。

    运行train目录下的compare.py:

    找了两张本人不同时期的照片进行测试

    测试我们训练的模型,距离为0.6545:

    测试官方预训练模型,距离为0.737:

    很明显,我们训练的成果还是不错的。接下来,我们可以搜集大量的亚洲人脸数据进行训练,让我们的模型准确率提升到99%应该不是很难的事情。要注意的是训练和评估的数据都要用亚洲人脸数据。
    https://blog.csdn.net/zsf442553199/article/details/87634075

    展开全文
  • PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$HOME/repo/facenet/src export CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python3 src/align/align_dataset_mtcnn.py ~/datasets/lfw/raw ~/datasets/lfw/lfw_mtcnnpy_160_margin_0_test --image_size 160 -...

空空如也

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