davidsandberg/facenet 环境搭建问题汇总

最新推荐文章于 2025-11-01 00:16:27 发布
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#linux #ubuntu #服务器

Err:1 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 linux-libc-dev amd64 4.15.0-29.31
  404  Not Found [IP: 91.189.88.162 80]
E: Failed to fetch http://security.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/l/linux/linux-libc-dev_4.15.0-29.31_amd64.deb  404  Not Found [IP: 91.189.88.162 80]
E: Unable to fetch some archives, maybe run apt-get update or try with --fix-missing?

更改ubuntu apt-get的源

vim /etc/apt/sources.list

修改最下面将http://security.ubuntu.com/ubuntu/改为http://mirrors.163.com/ubuntu/ 

deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security main restricted
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security main restricted
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security universe
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security universe
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security multiverse

#deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security main restricted
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security main restricted
#deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security universe
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security universe
#deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ bionic-security multiverse
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dayingxiong
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FaceNet 人脸比对框架 部署+测试
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windows10下子系统ubuntu安装g++失败
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Err:1 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 linux-libc-dev amd64 4.15.0-29.31   404  Not Found [IP: 91.189.88.162 80] E: Failed to fetch http://security.ubuntu.com/ubuntu/pool/ma...
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使用基于Windows的Linux子系统，安装Ubuntu。安装Gcc时，出现如下错误：
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Err:1 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security InRelease Could not resolve ‘security.ubun
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facenet.pb 和facenet.pbtxt下载
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要使用 FaceNet 模型进行人脸特征提取，你需要下载两个文件： 1. **FaceNet 的权重文件**（`.pb` 格式） 2. **FaceNet 的配置文件**（`.pbtxt` 格式） --- ### ✅ **获取方式** #### 方法 1：从 OpenCV 官方 GitHub 获取 OpenCV 提供了一个简化版的 FaceNet 模型用于演示和测试，适用于 Java/C++ 等环境。 - **GitHub 地址**：[https://github.com/opencv/opencv_extra](https://github.com/opencv/opencv_extra) - **具体路径**： ``` /opencv_extra/testdata/cv/face/ ``` 在该目录下，你可以找到以下文件： - `opencv_face_detector.pbtxt` - `opencv_face_detector_uint8.pb` > ⚠️ 注意：这些模型是简化版本，适合基本的人脸检测和特征提取，但不是完整的 FaceNet 模型。 --- #### 方法 2：从第三方资源下载完整 FaceNet 模型 如果你想使用标准的 FaceNet 模型（如 Google 提供的），可以从以下链接下载： - **Google 提供的 FaceNet 模型（TensorFlow 格式）** - 下载地址：[https://github.com/davidsandberg/facenet](https://github.com/davidsandberg/facenet) - 预训练模型（如 `20180402-114759`）可以在项目下的 `models` 文件夹中找到； - 转换为 `.pb` 和 `.pbtxt` 格式后即可在 OpenCV 中使用。 > 📌 如果你只需要 `.pb` 和 `.pbtxt` 文件，可以搜索“FaceNet .pb file”或“Facenet model for OpenCV”，很多开发者会分享已经转换好的文件。 --- #### 方法 3：通过脚本自动下载（Python 示例） 如果你使用 Python 并想直接下载预训练模型，可以使用如下代码片段： ```python import os import urllib.request # FaceNet 模型（已转换为 TensorFlow .pb 格式） model_url = "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_extra/master/testdata/cv/face/opencv_face_detector_uint8.pb" config_url = "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_extra/master/testdata/cv/face/opencv_face_detector.pbtxt" os.makedirs("models", exist_ok=True) urllib.request.urlretrieve(model_url, "models/facenet.pb") urllib.request.urlretrieve(config_url, "models/facenet.pbtxt") print("模型文件已下载到 models/ 目录") ``` --- ###
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