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项目4----人脸识别FaceNet(1)----背景
1. 背景叙述. 最近想做一个根据人脸进行解锁的自动对话机器人。其中，第一部分为人脸识别解锁。查了很多东西之后，决定使用比较简单的Facenet做一个粗精度识别。后期，效果做出来之后再搞精度问题。 2. 代码： 代码我会逐渐公开在github上。 地址：https://github.com/At论文研读 —— 5. FaceNet A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering (2/3)
文章目录 3. Method3.1. Triplet Loss3.2. Triplet Selection3.3. Deep Convolutional Networks 4. Datasets and Evaluation4.1. Hold-out Test Set4.2. Personal Photos4.3. Academic Datasets 3. Method FaceNet uses a deep convolutional network. We discuss two办公室摸鱼防被抓项目
本项目一共分为三个部分： esp32传输视频流至电脑facenet实现视频流的人脸识别将esp32传输至电脑的视频流进行识别识别出目标人物后，电脑自动切屏 目录 一、esp32传输视频流 所需器材esp32接线图esp32开发环境配置代码及实现效果 二、facenet实现视频流人脸识别 环境配置facenetfacenet在亚洲人脸上的效果测试
准备工作 下载FaceNet源码 https://github.com/davidsandberg/facenet LFW评估测试数据下载 http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz 下载亚洲人脸数据CASIA-FaceV5 原上传者地址：https://download.csdn.net/download/weixin_42179317/10405384 若无csdn积分可以直接用百度云盘创建自己的人脸识别系统
这是一篇全面的、互动性强的人脸识别初学指南。接下来，我们将创建一个自定义的人脸识别程序，该程序能够检测和识别视频或实时网络摄像头中的人脸。在一个繁忙的市场中，七月的烈日在头顶上照耀，炎热的天气并没有阻止顾客的到来，在人群不知情的情况下，一个怀有恶意的人藏在他们中间，他披着一TensorFlow+FaceNet+GPU训练模型（超详细过程）（四、模型训练）
在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。 在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。 FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练TensorFlow+FaceNet+GPU训练模型（超详细过程）（三、GPU配置）
ok,fine，终于到了最关键的时刻了，配置GPU GPU是什么玩意儿我觉得不必多说，只要知道它是可以让你在计算机视觉任务中一步封神的传说级道具就行了，但这个爆率，非常的低，maybe只有1%... Cuda、Cudnn，百度一搜基本上都是这两个内容，接下来由我来解答一下爆率问题： 1. 50%的玩家在看到别人写FaceNet论文笔记: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
本文是对人脸识别的经典论文《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》的一些笔记。笔记主要是基于文章来的，也参考引用了深度之眼CV方向Paper班的PPT。 论文下载地址 https://arxiv.org/abs/1503.03832 1. 引言 1.1 人脸识别的主要任务及挑战FaceNet---Tensorflow下的学习笔记
FaceNet---Tensorflow下的学习笔记 ＠WP20190225 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一、FaceNet算法简介 二、FaceNet配置与使用 2.1 安装环境的确定 2.2 下载文件：FaceNet源码 + LFW数据集 + 模型 2.3 环境配置 2.4 测试自己的数据 三、遇到的问题与解决方式 3.1 安装requirements.txt里要求的依赖项时报错