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搜索资源列表

  1. 20170216-091149.zip FaceNet预训练模型

  2. TensorFlow技术解析与实战.李嘉璇.2017 中人脸识别预训练模型。google下载

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-07
    • 文件大小：106954752
    • 提供者：zqp2013

  1. facenet已训练好的模型（20170512-110547）

  2. 基于Tensorflow的Facenet 人脸识别实现，已训练好的模型（20170512-110547），可参考我的深度学习相关博客 https://blog.csdn.net/chzylucky/article/details/79680986

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-24
    • 文件大小：191889408
    • 提供者：chzylucky

  1. FaceNet 官网训练模型 CASIA-WebFace

  2. TensorFlow FaceNet google官网训练模型 CASIA-WebFace 20170511-185253

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-29
    • 文件大小：175112192
    • 提供者：xmzjd

  1. facenet tensorflow人脸识别预训练神经模型

  2. facenet（https://github.com/davidsandberg/facenet）使用到的训练好的神经网络模型数据

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-09
    • 文件大小：191889408
    • 提供者：dswybs2009

  1. facenet预训练模型

  2. facenet最新的预训练模型20180408-102900，从谷歌云盘直接搬运过来的！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：196083712
    • 提供者：goerge_l

  1. facenet官方训练好的模型

  2. 谷 歌 官 方 训 练 好 的 模 型，可 以 直 接 使 用，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-20
    • 文件大小：175112192
    • 提供者：qq_31004437

  1. TensorFLow 使用 facenet 模型

  2. c++简单调用 facenet模型,并对比欧式距离.使用了opencv做人脸检测.其中一些参数暂时写死了.目前的效果一般般.因为 opencv对人脸的不同姿态检测并不是太准.(暂时依赖于Qt的QString 和 QImage )

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-25
    • 文件大小：5120
    • 提供者：zsyddl2

  1. facenet模型 20170512-110547

  2. facenet训练好的模型 20170512-110547，用于tensorflow FaceNet人脸识别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-15
    • 文件大小：191889408
    • 提供者：rookie_wei

  1. facenet 模型 CASIA-WebFace

  2. facenet 模型 github上运行facenet 时必须的model原型 本人下载好了

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：49
    • 提供者：q11604316081

  1. facenet模型

  2. facenet中训练好的识别人脸的模型文件，亲自测试过，效果挺好。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-06
    • 文件大小：176160768
    • 提供者：zccyy1010

  1. facenet模型

  2. facenet模型、预训练模型； github：https://github.com/davidsandberg/facenet

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-11
    • 文件大小：191889408
    • 提供者：zsf442553199

  1. 3559a 平台facenet 模型.128d。

  2. 3559a 平台facenet 模型.128d。从开源caffe 模型转换成hisi nnie 的wk 文件.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-22
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：haishiwo1314

  1. facenet.pth

  2. facenet 模型用于体态识别技术，识别人体的姿势和动做，可以识别多个人的动作和姿势 ，使用的数据集是面部识别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：153092096
    • 提供者：weixin_32759777

  1. tf_facenet:facenet人脸检测与识别系统-源码

  2. tf_facenet facenet人脸检测与识别项目 说明 近期研究的学位论文是恢复生网络，看到了FaceNet采用了重组生网络，研究的同时顺带把人脸识别FaceNet实现下，并做了一个简单的人脸识别项目：包含人员登记，人员签到以及FaceNet模型训练，评估，测试，模型导出，数据制作。 通过MTCNN人脸检测模型，从照片中提取人脸图像；把人脸图像输入到FaceNet，计算嵌入的特征向量；采用annoy进行人脸匹配，比较特征向量间的欧式距离；项目利用谷歌浏览器调用电脑摄像头进行人脸采集与识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42128015

  1. facenet-face-recognition:这是GAN中用于图像合成的论文潜在学习空间向量的论文研究产品。 这对研究有一个应用，命名为面部识别系统。 该应用程序是通过咨询FaceNet模型开发的-源码

  2. 人脸识别系统 这是“用于图像合成的GAN中潜在空间矢量的流形学习”论文的研究成果。 这对研究有一个应用，命名为面部识别系统。 通过咨询FaceNet模型（ ）开发了该应用程序。 研究成果 请在以下链接中找到ClusterGAN流形学习表示法的研究结果。 如何使用 从GitHub克隆存储库 git clone https://github.com/Ayoob7/facenet-face-recognition.git 安装项目要求 pip install -r requirements.txt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42122432

  1. 如何应用MTCNN和FaceNet模型实现人脸检测及识别

  2. 本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_38629042

  1. faceNet模型.7z

  2. faceNet模型.7z

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：383778816
    • 提供者：weixin_42202724

  1. 人脸检测和识别：人脸检测和识别任务，例如人脸验证，用python标记人。 该模型是根据FaceBoxes和FaceNet架构构建的-源码

  2. 人脸匹配 使用Tensorflow框架在Python中开发，建立了一个包括图像预处理步骤，使用FaceBox模型来检测和提取人脸，使用FaceNet模型创建嵌入物的管道，从而使其可以完成诸如面部识别，验证，自动人员标记。 先决条件 Python-版本> 3.7 TensorFlow-版本2.4.0 Scikit-Learn-版本0.22.1 Numpy-版本1.19.5 Open-CV-版本4.5.1 设置 在当地，首先从下载运行代码FaceBoxes的的pretrainded加权

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42117037

  1. 面部美容预测器：深度学习模型，用于预测图像中面部的美容分数。 领先于最新技术的最高18％（2019）-源码

  2. 面部美容预测器 基于FaceNet和MTCNN的深度学习模型，用于预测图像中人脸的美容分数。 CNN的表现比最新技术高出18％（2019）。 其中包括用于从图像生成特征的脚本，训练回归器以及用于基于gunicorn / gevent进行推理的异步服务器。 基于 要求： python 3.7 安装 pipenv install --dev 快速开始 下载数据集 下载数据集 下载FaceNet模型并将其压缩到data目录中 使用以下方法转换数据集： python scr ipts/conve

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42126677

  1. 如何应用MTCNN和FaceNet模型实现人脸检测及识别

  2. 本文于infoq.com，介绍了人脸检测与人脸识别，MTCNN模型，MTCNN模型推理，FaceNet模型，FaceNet模型推理等。人脸检测是对人脸进行识别和处理的第一步，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。目前人脸检测/识别的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测/识别面临的要求也越来越高，比如：人脸尺度多变、数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：897024
    • 提供者：weixin_38557727
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