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机器学习20:基于ResNet50和FaceNet实现人脸识别
说明 这是优达学城的一个机器学习作业项目 我觉得还比较典型综合了几个常见的深度学习技术 值得分享一下 实现包括 数据增广 迁移学习 网络模型构建 训练 评估方法等 这里只是做了一个迁移学习的实现 重在实践过程 其原理没做分析 缺点 由于训练
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聪明的人脸识别1——Keras 搭建自己的Facenet人脸识别平台
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简单的Facenet_Pytorch人脸识别教程(windows+cpu)
本文使用的编译器是Pycharm xff0c 具体的安装教程可参考 xff1a Pycharm安装参考链接 一 新建项目 首先打开Pycharm xff0c 点击 new project 进行新建 xff0c 选择项目的保存位置 xff0c
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人脸识别概述[L-softmax | 人脸验证 | DeepFace | FaceNet | Triplet loss]
文章目录 思维导图疑问用softmax分类做人脸识别 xff0c 怎么应用呀 概念区分主流方法损失函数Softmax loss基于欧式距离的损失函数对比损失 xff08 Contrastive Loss xff09 三元组损失 xff08
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一 论文的原理与复现 1 论文复现 Database xff1a LFW db xff08 论文采用 xff0c rgb图算是较大的典型数据集 xff09 LFW数据库 总共有 13233 张 JPEG 格式图片 xff0c 属于 5749
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