facenet mtcnn人脸识别专注度检测python编写

0/999 5.15G 0.1197 0.09809 0.03507 0.2529 178 640 0 0 0.0002293 4.586e-05 0.1184 0.06355 0.03698 1/999 5.16G 0.1165 0.09072 0.03357 0.2408 186 640 0 0 0.00368 0.000745 0.1152 0.06151 0.03526 2/999 5.16G 0.112 0.09664 0.03154 0.2402 159 640 0 0 0.007102 0.001017 0.1103 0.06225 0.03312 3/999 5.16G 0.1083 0.1104 0.02924 0.2479 159 640 0 0 0.01298 0.002565 0.1038 0.06459 0.03028 4/999 5.16G 0.1037 0.104 0.02709 0.2347 153 640 0.06066 0.01429 0.03164 0.006897 0.09847 0.06455 0.02664 5/999 5.16G 0.09848 0.1014 0.02504 0.2249 223 640 0.0546 0.09286 0.03491 0.009725 0.09303 0.064 0.02364 6/999 5.16G 0.09265 0.1023 0.02231 0.2173 215 640 0.02131 0.1929 0.04939 0.00801 0.0868 0.06612 0.02133 7/999 5.16G 0.08687 0.08293 0.02193 0.1917 161 640 0.01767 0.2643 0.08537 0.02118 0.08124 0.06621 0.01926 8/999 5.16G 0.07879 0.08715 0.01993 0.1859 151 640 0.02346 0.4098 0.128 0.04801 0.07536 0.06289 0.0176 9/999 5.16G 0.07335 0.07825 0.01836 0.17 152 640 0.1167 0.9571 0.2788 0.1322 0.07116 0.05544 0.01636 10/999 5.16G 0.0696 0.07284 0.01788 0.1603 158 640 0.1372 1 0.503 0.2848 0.06361 0.05198 0.01504 11/999 5.16G 0.06568 0.08293 0.01646 0.1651 166 640 0.1375 1 0.6025 0.3227 0.06314 0.04603 0.01386 12/999 5.16G 0.06026 0.07085 0.01605 0.1472 141 640 0.1344 1 0.683 0.3698 0.05689 0.04256 0.0126 13/999 5.16G 0.0586 0.07345 0.01528 0.1473 181 640 0.1721 1 0.7775 0.4367 0.05502 0.03983 0.01135 14/999 5.16G 0.05847 0.07739 0.01491 0.1508 161 640 0.1453 1 0.8487 0.3578 0.05998 0.03839 0.0105 15/999 5.16G 0.05786 0.07225 0.01487 0.145 182 640 0.2172 1 0.9149 0.4036 0.05198 0.03677 0.00956 16/999 5.16G 0.05763 0.06943 0.01383 0.1409 190 640 0.1314 1 0.2921 0.09863 0.09389 0.03667 0.008807 17/999 5.16G 0.07653 0.06843 0.01484 0.1598 160 640 0.1973 1 0.5818 0.2963 0.0689 0.03667 0.008822 18/999 5.16G 0.07134 0.06662 0.01419 0.1522 157 640 0.2299 1 0.6336 0.2854 0.07241 0.03528 0.008495 19/999 5.16G 0.06751 0.07024 0.01357 0.1513 157 640 0.2279 1 0.7765 0.4745 0.06646 0.03617 0.007935 20/999 5.16G 0.06779 0.07153 0.01232 0.1516 182 640 0.1891 1 0.7961 0.3876 0.06523 0.03603 0.007264 21/999 5.16G 0.06568 0.0654 0.01297 0.144 205 640 0.2126 1 0.4874 0.1668 0.07243 0.03514 0.00673 22/999 5.16G 0.06348 0.0642 0.01236 0.14 228 640 0.2176 1 0.8066 0.3387 0.05658 0.03559 0.006342 23/999 5.16G 0.06144 0.07137 0.01149 0.1443 187 640 0.2145 1 0.8166 0.2512 0.05754 0.03567 0.005847 24/999 5.16G 0.06239 0.07468 0.01085 0.1479 170 640 0.2862 1 0.94 0.4327 0.0597 0.03551 0.005568 25/999 5.16G 0.06479 0.06913 0.01207 0.146 118 640 0.248 1 0.7536 0.1727 0.06728 0.03551 0.005534 26/999 5.16G 0.06143 0.07004 0.01024 0.1417 252 640 0.222 1 0.9418 0.5176 0.05792 0.0345 0.005188 27/999 5.16G 0.05919 0.06619 0.01131 0.1367 171 640 0.2255 1 0.794 0.2206 0.0616 0.03424 0.004883 28/999 5.16G 0.06134 0.06433 0.01019 0.1359 158 640 0.2041 1 0.9185 0.3914 0.06846 0.03274 0.004607 29/999 5.16G 0.06178 0.0631 0.009658 0.1345 122 640 0.2373 1 0.8566 0.403 0.06018 0.0353 0.004524 30/999 5.16G 0.05666 0.05916 0.009555 0.1254 164 640 0.2635 1 0.8372 0.4064 0.06196 0.03291 0.004282 31/999 5.16G 0.05904 0.0648 0.009025 0.1329 182 640 0.2958 1 0.718 0.3563 0.06594 0.03263 0.004255 32/999 5.16G 0.05825 0.06428 0.008443 0.131 212 640 0.2071 1 0.8533 0.5406 0.06562 0.03214 0.004045 33/999 5.16G 0.0597 0.05896 0.00871 0.1274 214 640 0.2708 1 0.929 0.5353 0.05504 0.03519 0.003753 34/999 5.16G 0.05485 0.0662 0.00833 0.1294 174 640 0.2581 1 0.8515 0.4223 0.0514 0.03424 0.003798 35/999 5.16G 0.05648 0.06337 0.008029 0.1279 107 640 0.2882 1 0.8265 0.3905 0.05767 0.03298 0.003662 36/999 5.16G 0.05414 0.06162 0.007512 0.1233 148 640 0.4217 1 0.8565 0.4407 0.0647 0.0338 0.003251 37/999 5.16G 0.05502 0.05946 0.007415 0.1219 195 640 0.3012 1 0.9228 0.5885 0.05526 0.03271 0.00295 38/999 5.16G 0.0537 0.06244 0.00756 0.1237 158 640 0.2336 1 0.8647 0.436 0.05342 0.03459 0.003104 39/999 5.16G 0.05128 0.06154 0.006731 0.1195 202 640 0.3464 1 0.8672 0.5577 0.05344 0.03185 0.003122 40/999 5.16G 0.05245 0.06256 0.00669 0.1217 195 640 0.2553 1 0.9647 0.6295 0.05138 0.03087 0.00296 41/999 5.16G 0.05265 0.06341 0.006398 0.1225 204 640 0.362 1 0.8626 0.4569 0.05987 0.03112 0.002856 42/999 5.16G 0.05336 0.05375 0.006213 0.1133 115 640 0.3157 1 0.8306 0.4255 0.06011 0.03069 0.002719 43/999 5.16G 0.04989 0.06218 0.005814 0.1179 188 640 0.3802 1 0.97 0.6505 0.04348 0.02898 0.002663 44/999 5.16G 0.04972 0.05415 0.006028 0.1099 109 640 0.3707 1 0.9897 0.6133 0.04886 0.03012 0.002511 45/999 5.16G 0.04802 0.05369 0.005453 0.1072 187 640 0.3176 1 0.9438 0.6699 0.04883 0.03058 0.002451 46/999 5.16G 0.05198 0.05798 0.005723 0.1157 182 640 0.3073 1 0.9736 0.4907 0.05417 0.03342 0.00252 47/999 5.16G 0.04759 0.05248 0.005239 0.1053 140 640 0.3024 1 0.9292 0.6139 0.05202 0.02985 0.002406 48/999 5.16G 0.04713 0.05779 0.005181 0.1101 221 640 0.3706 1 0.953 0.6831 0.05521 0.0301 0.00217 49/999 5.16G 0.04775 0.05636 0.005117 0.1092 102 640 0.4126 1 0.9894 0.6431 0.04505 0.03076 0.002327 50/999 5.16G 0.05136 0.06358 0.005138 0.1201 227 640 0.2043 0.9929 0.7399 0.1934 0.06464 0.03244 0.003035 51/999 5.16G 0.06173 0.07088 0.005152 0.1378 197 640 0.1821 1 0.9877 0.5565 0.05892 0.02991 0.002627 52/999 5.16G 0.05362 0.05755 0.00516 0.1163 128 640 0.3032