如何使用facenet
如何使用facenet
预训练:
20180408-102900 0.9905 CASIA-WebFace Inception ResNet v1
https://drive.google.com/open?id=1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-
20180402-114759 0.9965 VGGFace2 Inception ResNet v1
https://drive.google.com/open?id=1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-
想学tensorflow,跑了自带的mnist例子,感觉太简单,想玩玩高端的。
听说利用tensorflow训练出的facenet在人脸识别方面非常厉害,于是就到github上搜了一下,发现当前主流的开源人脸识别项目有facenet和openface两种,虽然openface的star数是facenet的两倍,但就是奔着facenet来的不纠结 。
配置facenet要经过以下几步:
第一步: 安装anaconda
https://www.anaconda.com/download/
第二步:安装tensorflow
pip install tensorflow
- 1
第三步:下载facenet
https://github.com/davidsandberg/facenet
第四步:配置python版的opencv
从下面网址找一个适合自己python版本的opencv的whl文件下载
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
下载下来发现被骗了。。是zip后缀的文件,怒改后缀名zip为whl,然后安装
pip install 路径\XXX.whl
- 1
大功告成,下面就是见证奇迹的时刻来临:
第五步:下载训练好的网络模型
facenet提供了两个预训练模型,分别是基于CASIA-WebFace和MS-Celeb-1M人脸库训练的,链接为:
Model name | LFW accuracy | Training dataset | Architecture |
---|---|---|---|
20170511-185253 | 0.987 | CASIA-WebFace | Inception ResNet v1 |
20170512-110547 | 0.992 | MS-Celeb-1M | Inception ResNet v1 |
不过这两个模型存在谷歌云盘上,如果同志们有需要可以留言附上自己的邮箱
第五步:运行人脸比对例子
facenet可以直接比对两个人脸经过它的网络映射之后的欧氏距离,运行程序为facenet-master\src\compare.py。
-1、在compare.py所在目录下放入要比对的文件1.jpg和2.jpg,打开cmd命令行窗口
-2、cd到compare.py所在路径
-3、输入 python compare.py 20170511-185253 1.jpg 2.jpg
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