Esta es la aplicación para Linux llamada VGGFace2, cuya última versión se puede descargar como vgg_face2sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada VGGFace2 con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
VGGFace2
DESCRIPCIÓN:
VGGFace2 es un conjunto de datos de reconocimiento facial a gran escala desarrollado para respaldar la investigación sobre reconocimiento facial en variaciones de pose, edad, iluminación e identidad. Consta de 3.31 millones de imágenes que abarcan 9,131 sujetos, con un promedio de más de 360 imágenes por sujeto. El conjunto de datos se recopiló de la Búsqueda de Imágenes de Google, lo que garantiza una amplia diversidad en cuanto a etnia, profesión y condiciones del mundo real. Se divide en un conjunto de entrenamiento con 8,631 identidades y un conjunto de prueba con 500 identidades, lo que lo hace adecuado para la evaluación comparativa y el entrenamiento de modelos a gran escala. Junto con el conjunto de datos, el repositorio proporciona modelos preentrenados basados en las arquitecturas ResNet-50 y SE-ResNet-50, entrenados con preentrenamiento MS-Celeb-1M y ajustes finos en VGGFace2. Estos modelos logran un sólido rendimiento de verificación en puntos de referencia como IJB-B e incluyen variantes con incrustaciones de menor dimensión para una representación compacta de características. El proyecto también incluye herramientas de preprocesamiento, scripts de detección de rostros, etc.
Caracteristicas
- Conjunto de datos de 3.31 millones de imágenes de 9,131 sujetos
- Conjunto de entrenamiento (8,631 identidades) y conjunto de prueba (500 identidades)
- Cubre amplias variaciones en edad, pose, iluminación y etnia.
- Modelos preentrenados en arquitecturas ResNet-50 y SE-ResNet-50
- Modelos disponibles en Caffe, MatConvNet, PyTorch y Keras
- Incluye scripts de preprocesamiento con MTCNN y ejemplos de evaluación
Lenguaje de programación
MATLAB, Pitón
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/vggface2.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.