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ar模型matlab代码-Interpret_FR:解释_FR
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2021-05-25
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ar模型matlab代码解释_FR 该存储库将提供用于可解释人脸识别的培训和评估代码。 有关详细信息,您可以检查相关的纸张。 先决条件: Tensorflow r1.0或更高版本 Python 2.7 / 3.6 下载CASIA-Webface培训数据库,并 下载IJB-A测试数据库 下载辅助文件进行培训 下载辅助文件以进行评估和 训练模型的步骤: 下载,解压缩并将模型放在/ train / Interp_FR / CASIA_64_96_32_320_32_320 /目录中。 解压缩辅助文件以进行培训,然后将所有.mat文件放在/ train /目录中。 对于训练数据,将CASIA_all_images_110_110.DAT和CASIA_recrop_fileList.DAT放在DATA文件夹中。 在训练文件夹中,您可以开始通过以下方式训练模型: python main_pretrain_CASIA.py --dataset CASIA --batch_size 64 --is_train True --learning_rate 0.001 --image_size 96 --i
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ar模型matlab代码-Interpret_FR:解释_FR (104个子文件)
.gitattributes 66B
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test.iml 641B
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CNN_single_verify.m 5KB
CNN_single_verify_subset.m 5KB
verify.m 3KB
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transform.m 172B
mySign.m 115B
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gen_syn_occl.py 4KB
test_pre_train.py 3KB
main_pretrain_CASIA.py 3KB
freeze_my_model.py 2KB
run_pretrain_CASIA.sh 234B
ar_occl_list.txt 10KB
list.txt 88B
pre_train.txt 0B
workspace.xml 15KB
workspace.xml 8KB
deployment.xml 566B
deployment.xml 566B
misc.xml 298B
misc.xml 298B
modules.xml 276B
modules.xml 260B
vcs.xml 183B
vcs.xml 180B
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