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基于MTCNN和Facenet的人脸识别
基于MTCNN和Facenet的人脸识别
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基于MTCNN和Facenet的人脸识别
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本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我
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基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统
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**DFace** 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用 **[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)** 框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂
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基于FaceNet和MTCNN可在win10上可视化界面的人脸识别3.1版app
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基于FaceNet和MTCNN可在win10上可视化界面的人脸识别3.0版app
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