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Facenet:人脸识别模型在Keras当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 accuracy CASIA-WebFace LFW 160x160 97.86% CASIA-WebFace LFW 160x160 99.02% 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 文件下载 已经训练好的facenet_mobilenet.h5和facenet_inception_resnetv1.h5可以在百度网盘下载。 链接: 提取码: tj5r 训练用的CASIA-WebFaces数据集以及评估用的LFW数据集可以在百度网盘下载。 链接: 提取码: gkch 预测步骤 a、使用预训练权重 下载完库后解压,在model_data文件夹里已经有了facenet_mobilenet.h5,可直接运行predict.py
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收起资源包目录
facenet-keras-main.zip (25个子文件)
facenet-keras-main
predict.py 655B
README.md 3KB
utils
LFWdataset.py 3KB
eval_metrics.py 4KB
test.py 477B
eval_LFW.py 3KB
train.py 6KB
LICENSE 1KB
datasets
README.md 24B
img
2_001.jpg 2KB
1_002.jpg 2KB
1_001.jpg 2KB
lfw
README.md 18B
facenet.py 4KB
常见问题汇总.md 4KB
nets
facenet_training.py 9KB
mobilenet.py 4KB
facenet.py 2KB
inception_resnetv1.py 7KB
triplet_loss_test.py 923B
txt_annotation.py 759B
model_data
facenet_mobilenet.h5 13.02MB
lfw_pair.txt 158KB
roc_test.png 30KB
logs
README.md 38B
共 25 条
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