davidsandberg/facenet

项目概览

davidsandberg/facenet 是一个基于 TensorFlow 的 FaceNet 实现，提供预训练模型和用于训练人脸识别分类器的工具。该项目支持人脸识别与人脸聚类任务，并包含在 LFW 基准上验证模型准确度的脚本。

项目类型

模型开发 · 模型运行 · 数据处理 · 图像视觉

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 需要基于 TensorFlow 训练和评估人脸识别模型的开发者与研究人员。

核心能力

• 提供代码，用于在用户提供的图像上训练人脸识别分类器。
• 包含脚本，可在 Labeled Faces in the Wild (LFW) 基准上验证模型准确度。

限制与风险

• 仅在 Ubuntu 14.04、Python 2.7/3.5 以及 TensorFlow r1.7 等旧版环境中测试过。
• Python/TensorFlow 版 MTCNN 实现的结果与 Matlab/Caffe 实现的结果不完全一致。
• 依赖 Python 2.7 和 TensorFlow r1.7 可能导致与现代系统出现兼容性问题，选型前需重点评估。

如何开始

• 安装难度中等：需要克隆仓库、在 Python 3.5 环境下安装 TensorFlow r1.7、手动从 Google Drive 下载预训练模型，并通过命令行执行 Python 脚本（如 validate_on_lfw.py）来完成首次验证。

核验依据

• README: This is a TensorFlow implementation of the face recognizer described in the paper ["FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering"](http://arxiv.org/abs/1503.03…
• GitHub 项目简介: Face recognition using Tensorflow
• README: Added code to [train a classifier on your own images](https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki/Train-a-classifier-on-own-images). Renamed facenet_train.py to train_tripletlos…
• README: The code is tested using Tensorflow r1.7 under Ubuntu 14.04 with Python 2.7 and Python 3.5.
• README: | Model name | LFW accuracy | Training dataset | Architecture | |-----------------|--------------|------------------|-------------| | [20180408-102900](https://drive.google.com/op…

内容核验时间：