github上的facenet代码文档结构

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文档结构

• contributed/batch_represent.py 从图片目录中生成embeddings
• contributed/cluster.py 人脸图像归类
• contributed/clustering.py 人脸匹配
• contributed/export_embeddings.py 从图片文件夹中导出embeddings和标签（numpy数组格式）
• contributed/face.py 人脸检测和识别库接口
• contributed/predict.py
• contributed/predict.py 实时人脸识别（获取摄像头图片，并识别）
• data/images 测试图片文件夹
• data/learning_rate_*.txt 遍历次数与学习率对照表
• data/pairs.txt
• src/align/align_dataset_mtcnn.py 执行面对齐并将面部缩略图存储在输出目录中
• src/align/detect_face.py 基于多任务级联卷积神经网络的人脸检测与对准
• src/align/det*.npy detect_face.py 用到的数据
• src/generative/models/dfc_vae.py 基于“深度特征一致变分自动编码器”的变分自动编码器
• src/generative/models/dfc_vae_large.py 基于“深度特征一致变分自动编码器”的变分自动编码器(大图片 128*128)
• src/generative/models/dfc_vae_resnet.py 基于“深度特征一致变分自动编码器”的变分自动编码器
• src/generative/models/dfc_base.py 变分自动编码器基类，包含编码器和解码器
• src/generative/calculate_attribute_vectors.py 计算属性向量
• src/generative/modify_attribute.py 修改属性向量
• src/generative/train_vae.py 训练变分自动编码器
• src/models/dummy.py 虚拟模型，用于测试
• src/models/inception_resnet_v1.py Inception Resnet V1 网络结构
• src/models/inception_resnet_v2.py Inception Resnet V2 网络结构
• src/models/squeezenet.py squeezenet 网络结构
• src/calculate_filtering_metrics.py 计算数据集的过滤指标并存储在.hdf文件中
• src/classifier.py 使用自定义数据集训练分类器
• src/compare.py 进行面部对齐并计算与嵌入图片的欧氏距离
• src/decode_msceleb_dataset.py 解析msceleb数据集
• src/download_and_extract.py
• src/facenet.py 构建人脸识别网络
• src/freeze_graph.py 冻结网络，输出模型文件
• src/lfw.py 评估lfw数据集
• src/train_softmax.py 使用交叉熵损失函数训练
• src/train_tripletloss.py 使用三元损失函数训练
• src/validate_on_lfw.py 在lfw数据集上验证
• test/*_test.py 测试代码
• tmp
• util/plot_learning_curves.m matlab中的绘制学习曲线工具