facenet源码使用记录

facenet人脸识别 主要参考博客:https://www.cnblogs.com/gmhappy/p/9472388.html 准备工作 源码下载:https://github.com/davidsandberg/facenet.git 数据集下载:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz 模型下载:https://drive.google.com/file/d/1R77HmFA... 阅读详情

测试环境

ubuntu16.04+tensorflow1.12.0

一、下载源码

git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git

二、安装依赖环境

在Anaconda下大部分依赖环境都有了,我只安装了tensorflow

pip install tensorflow==1.12.0

三、下载facenet预训练模型

https://drive.google.com/open?id=1R77HmFADxe87GmoLwzfgMu_HY0IhcyBz
https://drive.google.com/open?id=1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-

在facenet下创建models文件夹,解压20180402-114759.zip、20180408-102900.zip到models文件夹下

四、准备数据集

五、数据集预处理

  • 数据集转换
cp -i src/align/align_dataset_mtcnn.py src/
python src/align_dataset_mtcnn.py data/my_data/star_images/ data/my_data/star_images_160 --image_size 160 --margin 32 --random_order --gpu_memory_fraction 0.25
  • 运行结果

六、训练数据集

python src/classifier.py TRAIN data/my_data/star_images_160/ models/20180402-114759/ models/my_classifier2.pkl

七、验证数据集

python src/classifier.py CLASSIFY data/my_data/star_images_160/ models/20180402-114759/ models/my_classifier2.pkl

八、预测图片

  • 随便三张测试图片放在facenet/data/my_data,分别命名为hu.jpg,zhang.jpg,zhou.jpg

  • 预测

cp -i contributed/predict.py src/
python src/predict.py data/my_data/zhou.jpg models/20180402-114759/ models/my_classifier2.pkl
  • 运行结果

参考博客

https://blog.youkuaiyun.com/u012505617/article/details/88038733

https://blog.youkuaiyun.com/u012505617/article/details/88086447

毕业设计——基于facenet实时人脸识别系统的设计与实现+源码+综述 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。 阅读详情

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