matlab有些代码不运行-NormFace:用于面部验证的L2HyperSphere嵌入式，在LFW上为99.21％

matlab有些代码不运行规范面 NormFace：用于面部验证的L2 HyperSphere嵌入 基准模型 原始精度 使用归一化微调 98.41％* 98.78％ 99.03％ 99.21％ *是的98.13％。 施涂后，变为98.41％。 要求 我的Caffe（）。 它也可以在Linux上运行。 无论如何，如果你想使用自己来自Caffe，请移植inner_product_layer ， inner_distance_layer ， normalize_layer ， general_contrastive_layer ， flip_layer和accuracy_layer你来自Caffe。 由于要移植的图层太多，我建议您直接使用我的Caffe ：） Matlab绘制一些数字。 具有CUDA支持的GPU。 MTCNN脸部和脸部界标检测器（）。 基准模型（例如或或您自己的模型）受softmax损失训练。 如果您的模型受其他损失函数训练，我不知道我的损失是否有帮助。 您可以尝试一下。 我相信如果您的模型中没有归一化术语，它将是有效的。 火车 本文使用的数据集为。 请注意，CASIA-We