人脸识别损失函数代码实现_pytorch

最新推荐文章于 2025-01-03 14:57:51 发布
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#人脸识别 #python #pytorch

该集合包含多个关于深度学习中面部识别损失函数的开源实现，包括Additive Margin Softmax、ArcFace、SphereFace以及L-Softmax等。这些实现分别在Pytorch和TensorFlow框架下完成，适用于人脸识别模型的训练，提升模型的识别性能和鲁棒性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1-Additive-Margin-Softmax-Loss-Pytorch
https://github.com/cvqluu/Additive-Margin-Softmax-Loss-Pytorch
2-ArcFace-Multiplex-Recognition
https://github.com/1996scarlet/ArcFace-Multiplex-Recognition
3-华科;HiKapok/tf.extra_losses
https://github.com/HiKapok/tf.extra_losses
4-wujiyang/Face_Pytorch
https://github.com/wujiyang/Face_Pytorch
5-egcode/pytorch-losses
https://github.com/egcode/pytorch-losses
6-AM-Softmax的keras实现: 《Additive Margin Softmax for Face Verification》
https://blog.youkuaiyun.com/yjy728/article/details/79730716
7-YunYang1994/SphereFace
https://github.com/YunYang1994/SphereFace
8-amirhfarzaneh/lsoftmax-pytorch
https://github.com/amirhfarzaneh/lsoftmax-pytorch

根据facenet_pytorch实现人脸识别准确率绘制折线图代码如何编写？
**My Coding Family**
04-16 964
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
pytorch实现人脸识别包括人脸检测（opencv、dlib、CNN三种方法融合）人脸对齐和vgg-face人脸特征提取
04-02
博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/wen_fei/article/details/80261047 人脸识别源代码，包括使用opencv、dlib和cnn实现的人脸检测、opencv实现的人脸对齐以及vgg-face的人脸特征提取等，最后余弦函数计算相似度，并提供flask部署代码，可以放在服务器上远程调用
Python-pytorch实现的人脸检测和人脸识别
08-09
Deep learning face detection and recognition, implemented by pytorch. (pytorch实现的人脸检测和人脸识别)
深入了解PyTorch的人脸识别和人脸检测技术
AI天才研究院
01-28 1179
1.背景介绍 1. 背景介绍 人脸识别和人脸检测技术在近年来取得了显著的进展，成为计算机视觉领域的重要应用。PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于人脸识别和人脸检测等任务。本文将深入探讨PyTorch在人脸识别和人脸检测技术中的应用，揭示其核心算法原理、最佳实践和实际应用场景。 2. 核心概念与联系 在深入探讨PyTorch的人脸识别和人脸检测技术之前，我们首先需要了解一下相关...
PyTorch实战|人脸识别
weixin_52390875的博客
01-03 1223
2卷积层的设计：VGG-16的卷积层全部采用3x3的卷积核和步长为1的卷积操作，同时在卷积层之后都接有ReLU激活函数。1深度：VGG-16由16个卷积层和3个全连接层组成，因此具有相对较深的网络结构。3池化层：在卷积层之后，VGG-16使用最大池化层来减少特征图的空间尺寸，帮助提取更加显著的特征并减少计算量。4全连接层：VGG-16在卷积层之后接有3个全连接层，最后一个全连接层输出与类别数相对应的向量，用于进行分类。VGG-16包含了16个隐藏层（13个卷积层和3个全连接层），故称为VGG-16。
PyTorch实现，GitHub 4000星：这是微软开源的计算机视觉库
zandaoguang的博客
08-22 502
视学算法报道编辑：魔王、陈萍转载自公众号：机器之心本文介绍了微软开源的计算机视觉库，它囊括了计算机视觉领域的最佳实践、代码示例和丰富文档。近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像...
人脸识别_Pytorch_Facenet_模型实现与应用_1741771618.zip
最新发布
03-13
通过三元组损失函数，Facenet能够在嵌入空间中将同一人的图像嵌入拉近，不同人的图像嵌入推远，从而实现有效的图像区分。这样的设计使得Facenet在实际应用中表现出色，无论是对于大规模人脸识别系统还是对于实时人脸...
基于facenet_pytorch实现人脸识别
weixin_43102784的博客
09-09 1563
安装完成后C:\Users\Administrator.cache\torch\checkpoints 路径将会生成。
SphereFace-pytorch-master_SphereFace_人脸识别_pytorch_wet3bk_victory
10-02
这个名为"SphereFace-pytorch-master"的项目是SphereFace算法在PyTorch中的实现，对于想要进行人脸识别应用开发的程序员来说，这是一个非常有价值的资源。 人脸识别技术主要涉及计算机视觉和深度学习领域，其核心...
人脸识别 损失函数 centerloss arcfaceloss pytorch实现
不佛的博客
10-16 3681
Softmax loss
Python-Facenet用于使用pytorch进行人脸识别
08-11
Facenet用于使用pytorch进行人脸识别
Pytorch实现SiameseNetwork进行人脸识别
weixin_42872907的博客
09-21 1337
继上次人脸识别之后，这次我们来看下。 // pytorch实现SiameseNetwork进行人脸识别 import torch import os import random import linecache import numpy as np import torchvision from torch.utils.data import Dataset,DataLoader from torchvision import transforms from PIL import Image import
PyTorch人脸识别
brucexia的专栏
07-15 1435
如果不手动下载预训练模型，可能速度会很慢，可以从作者提供的源代码文件链接中下载，然后放到C:\Users\你的用户名\.cache\torch\checkpoints这个文件夹下面，如图11-7所示。通过神经网络将人脸映射到欧式空间的特征向量上，实质上不同图片的人脸特征距离较大，而通过相同个体的人脸距离总是小于不同个体的人脸。（2）不同人的人脸之间的特征要尽可能不同。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。
pytorch 人脸识别
qq_43071209的博客
01-27 3707
import torch import os import numpy as np import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import time import torchvision from torchvision import transforms,models,datasets import torch.optim as optim #训练集在train文件夹下，每种类别的人脸都位于同一个子目录下。验证集数据类似 data_d
PyTorch人脸检测
brucexia的专栏
07-11 1289
人脸检测解决的问题是确定一幅图上有没有人脸，而人脸识别解决的问题是这张脸是谁的。安装OpenCV，可以通过下载OpenCV的.whl文件，使用pip install opencv_python-3.4.0-cp36-库，Dlib库提供的功能十分丰富，它提供了Python接口，里面有人脸检测器，也有训练好的人脸关键点检测器。进行实时图像捕获，首先需要学点OpenCV的基础知识，起码知道如何从摄像头获取当前拍到的图像。upgrade，结果如图11-3所示表示成功解决。运行结果如图11-4所示。
Pytorch 利用Facenet和Retinaface实现人脸识别 
m0_48489427的博客
03-06 2186
Pytorch 利用Facenet和Retinaface实现人脸识别
Python实现人脸识别——轻松搞定！
pytorchCode的博客
08-13 368
首先，我们需要安装OpenCV和face_recognition库，可以通过pip install opencv-python face_recognition命令进行安装。接着，在同一目录下放置已知人脸图片（此处为known_face.jpg）和待识别图片（image_path），并在主程序中调用识别函数。通过以上简单的Python代码，我们就可以轻松实现基于OpenCV和face_recognition库的人脸识别系统了。接着，我们创建一个Python文件，引入所需的库并定义识别函数。
pytorch 实现人脸检测与识别
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qq_44707179的博客
05-24 3万+
pytorch + opencv 实现人脸检测与识别 最近阅读了《Dive into Deep Learning》(动手学深度学习)这本书，根据所学的知识动手完成了人脸检测与识别。这篇博客主要是记录下自己在完成的过程中所用到的东西，以及遇到的问题。最后的效果如下图所示。 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdow
0基础深度学习项目6：基于Pytorch实现人脸识别（VGG-16算法）
qq_42492684的博客
06-22 2459
输入层：接受一个固定大小（通常为224x224像素）的3通道彩色图像作为输入。卷积层（Convolutional Layers）：VGG-16包含13个卷积层，分为多个块，每个块中的卷积层使用相同数量的过滤器。这些块分别是：第1块：2个卷积层，每个层有64个过滤器，大小为3x3，步长为1，使用相同填充。第2块：2个卷积层，每个层有128个过滤器。第3块：3个卷积层，每个层有256个过滤器。第4块：3个卷积层，每个层有512个过滤器。第5块：3个卷积层，每个层有512个过滤器。
基于PyTorch的人脸识别ArcFace实现代码
标题 "arcface-pytorch...总结来说，"arcface-pytorch-master.zip" 这个文件所代表的是一个以 PyTorch 为框架，集成了 ArcFace 损失函数的人脸识别代码库，它不仅为研究者提供了便利，还推动了整个人脸识别领域的发展。
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