pytorch代码对应的pytorch版本为1.2,博客地址对应https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141。 keras代码对应的tensorflow版本为1.13.2,keras版本是2.1.5,博客地址对应https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104702142。 tf2代码对应的tensorflow版本为2.2.0,无需安装keras,博客地址...
步骤1:下载并安装facenet-pytorch库 首先,我们需要下载并安装facenet-pytorch库。打开终端或命令提示符,执行以下命令: pip install facenet-pytorch 1. 这将自动安装facenet-pytorch库及其依赖项。 步骤2:导入所需的库和模型 在代码中,我们需要导入一些Python库和facenet-pytorch模型。请将以下代码添加到你的Python脚本或...
(2)实现facenet-pytorch 人脸识别 windows上 使用cpu实现 快速复现_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1RG411M7rX/ 本次采用windows的cpu进行复现 1 搭建环境与项目 环境:python=3.7 torch==1.2 torchvision==0.4.0 cu92 创建虚拟环境face # 创建虚拟环境face conda create --name face python=3.7 ...
项目地址https://github.com/timesler/facenet-pytorch。安装使用它只需直接pip install facenet-pytorch即可。 facenet-pytorch库使用mtcnn进行人脸检测和InceptionResnetV1进行图像到欧式空间的向量映射。进行使用之前需要建立要识别的人脸特征向量数据库。结合timesler提供的例子,总结了人脸数据库制作的代码如下,提前将数据...
from facenet_pytorch import MTCNN from torchvision.transforms import ToPILImage folder_path = r'E:\Code\Python\QQh5\sourceLib' output_folder = r'testPersonFace' # 如果输出文件夹不存在,则创建 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 加载MTCNN模型用于人脸检测 mtcnn = MTCNN(keep_all=True)...
FaceNet只负责提取128维的人脸特征向量,通过对比输入人脸向量与数据库中人脸向量的欧式距离,来确定人脸的相似性。通常可以通过实验拟定合适的距离阈值,直接判断出人脸类别。也可以通过KNN等分类器做分类。但值得一题的是,如果使用分类器,不推荐建立Unknown类人脸(未注册的)的数据库。而是通过判断欧式距离,前者在实际应用...
facenet-pytorch:预训练的Pytorch人脸检测(MTCNN)和识别(InceptionResnet)模型 使用Pytorch进行人脸识别 Python 3.7 3.6 3.5 地位 这是pytorch中Inception Resnet(V1)模型的存储库,已在VGGFace2和CASIA-Webface上进行了预训练。 使用从David Sandberg的移植的参数来初始化Pytorch模型权重。 此回购中还包括用于推理之前的...
Pretrained Pytorch face detection (MTCNN) and facial recognition (InceptionResnet) models - facenet-pytorch/examples/finetune.ipynb at master · timesler/facenet-pytorch
[ 'facenet_pytorch', 'facenet_pytorch.models', 'facenet_pytorch.models.utils', 'facenet_pytorch.data', ], package_dir={'facenet_pytorch':'.'}, package_data={'': ['*net.pt']}, classifiers=[ "Programming Language :: Python :: 3", "License :: OSI Approved :: MIT License", "...