FaceNet使用记录（二）

最新推荐文章于 2024-08-08 07:13:30 发布
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本文介绍如何使用FaceNet进行人脸图像的欧式距离测量和分类，涉及的工具包括PyCharm、SVC、DBSCAN及MTCNN。文章详细讲解了依赖库的下载与配置，以及compare.py和classifier.py的使用方法。同时，讨论了MTCNN在人脸检测方面的局限性。

FaceNet Github地址：链接
下载到自己的文件夹中，会有一个说明，需要下载哪些依赖库。

  1. 文件compare.py 是一个用于测量两个图片间欧式距离的库。
    具体使用方法如下：
    打开PyChram的Run，选择Run–>
  2. 文件classifier.py是用于分类人脸，用的是SVC。也有DBSCAN在contributed里面
  3. MTCNN可以用来比较一个图片中是否有人脸。但是对于侧脸和眼睛遮挡的部分依然效果不好。另外，马赛克和低清晰度的图像对它影响较大。

未完待续

深度学习算法二：人脸检测与识别(mtcnn+facenet)思路理解小记录
耐心的小黑的博客
11-23 2965
一、人脸检测流程(mtcnn) 1、首先整个模型一共是有三个网络，按顺序依次是P-net，R-net，O-net 2、在传入P-net之前，我们会对图片进行预处理，主要是将一张图片转换成多个尺寸，然后将多个尺寸都传入到P-net中，这样可以适应不同大小的人脸检测 3、P-net将一张图片分成了h/2*w/2个网格，输出有两部分，会被放入同一个列表中：[(1,h/2,w/2,2),(1,h/2,w/2,4)]，前一个是h/2*w/2个(不是人脸的概率，是人脸的概率)这样的，第二部分是h/2*w/2个框的左上角
基于facenet的人脸匹配
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11-11 762
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TensorFLow 使用 facenet 模型
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TAO工具包基于TensorFlow和PyTorch构建，采用了迁移学习的技术，可以将用户自己的模型或预训练模型与实际或合成数据进行适配，并针对目标平台进行推理吞吐量的优化，从而使整个训练过程变得更加简单、高效。TAO工具包的使用不需要专业的人工智能知识或大量的训练数据集，因此，它可以帮助更多的人轻松进入深度学习的领域，快速实现各种应用场景。运行环境：Tensorflow。运行环境：TensorRT。运行环境：TensorRT。运行环境：TensorRT。运行环境：TensorRT。
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一些依赖库当然是必备的，提示少啥装啥吧，我也忘了，反正那些基本的是要装的，比如numpy maplotlib jupyter scikit-image librosa kersa 这些，安装也很简单，在anaconda里安装 使用conda命令 或者如果你的linux的默认python就是anaconda里的，直接使用pip安装就好了。编辑器用的是vscode，从windows转来，习惯使用vscode，真的很好用，在安装anaconda的时候会提示你是否装个vscode的，当然使用其他的也很好。
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即便按照前述指导顺利完成初步设置仍有可能遭遇诸如找不到预期命名模式之类的异常状况比如缺少像 PyTorch 风格参数表单(.bin), Tensorflow SavedModel 格式(.pb/.meta etc.)或者是检查点索引记录(.index)[^4]....
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