一、安装 (一)安装pytorch(cpu) 首先在Pycharm中新建一个名为facenet_test的项目,并创建一个名为fp.py的Python文件。 打开PyTorch官网Start Locally | PyTorch,在主页中根据自己的电脑选择Linux、Mac或Windows,其余如下图所示,系统将给出对应的安装语句,如我这里为“pip3 install torch torchvision torchaudio”。
使用mtcnn模型检测人脸,并提取人脸图像成对应数据集; 使用facenet模型对数据集中每张人脸进行特征提取,构建每张图片对应128d维数据特征; 建立人脸特征库; 对待识别人脸,进行1、 2步骤,将提取的特征与人脸特征库进行相似度计算,找到相似性较高的对应人脸; 具体实施: opencv人像采集: 使用opencv进行人像采集,其中使用ssd人...
人脸识别门禁系统 python 深度学习 Pytorch 人脸识别网络FaceNet 小区门禁识别 毕业设计,查看主页个性签名获取项目源码,欢迎交流学习。, 视频播放量 336、弹幕量 2、点赞数 4、投硬币枚数 7、收藏人数 6、转发人数 6, 视频作者 计算机毕业设计之家, 作者简介 V: biyesheji
facenet = InceptionResnetV1(pretrained=’vggface2’).eval()facenet.load_state_dict(torch.load(‘facenet_pytorch/weights/known_face_model.pth’))facenet.cuda()facenet = facenet.cpu()gen = Generator()gen.load_state_dict(torch.load(‘generator.pth’))gen.cuda()gen = gen.cpu()dis = Discrimi...
python 人脸识别系统(常见框架:PyQt5+Django+Flask流行算法Opencv/dlib/pytorch/tensorflow) 常见框架:PyQt5+Django+Flask 流行算法:Opencv/dlib/pytorch/tensorflow 实现功能:人员管理,权限管理,采集人脸,…
深度学习模型:基于TensorFlow或PyTorch等框架训练的人脸识别模型,负责核心的识别任务。 关键技术点 1. 深度学习模型选择 推荐使用预训练的FaceNet模型,它以其高效性和准确性在人脸识别领域广受好评。通过迁移学习,我们可以在特定数据集上微调模型,以适应不同的应用场景。 2. Tkinter UI设计 Tkinter是Python的标准GUI库,...
TensorFlow Hub是一个用于发布、发现和使用机器学习模型的平台。它提供了许多预训练的深度学习模型,可以直接用于人脸检测和识别。例如,MTCNN、FaceNet等模型都可以在TensorFlow Hub上找到并使用。 2、PyTorch Hub PyTorch Hub是一个方便用户发现和使用预训练模型的库。它提供了许多基于PyTorch实现的模型,包括人脸检测和识别...
PyTorch 是一个流行的深度学习库,提供了许多用于图像处理和人脸识别的工具和模型。通过 PyTorch,我们可以使用现有的预训练模型进行人脸识别任务。PyTorch 的优势在于灵活性和可扩展性,可以根据具体需求进行自定义开发。此外,PyTorch 还提供了一些用于数据处理和可视化的工具,方便用户进行人脸数据的准备和分析。
4. PyTorch:PyTorch是一个流行的深度学习框架,具有广泛应用于人脸识别任务的模型。PyTorch提供了人脸检测和识别的预训练模型,如MTCNN和ArcFace,可以方便地进行使用。此外,PyTorch还具有优秀的GPU加速性能,可以处理大规模的人脸数据集。然而,PyTorch需要更多的编程知识和深度学习理解,并且通常需要更长的训练时间。
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