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face-recognition-keras:基于Facenet的人脸识别,并以多个网络作为后端
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2021-05-17
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人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection , affine transformation , extract face features , find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求: dlib(19.10.0) keras(2.1.6) tensorflow(1.7.0) opencv-python的(3.4.0.12) 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测,而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr
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face-recognition-keras-master
backends.py 7KB
test.py 1KB
train.py 665B
align_face.py 4KB
imgs
preprocessing.png 55KB
my_conv_utils.py 9KB
train_test_split.py 576B
data_utils.py 5KB
frontends.py 2KB
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