यह VGGFace2 नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण vgg_face2sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
VGGFace2 नामक इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
वीजीजीफेस2
विवरण:
VGGFace2 एक बड़े पैमाने का चेहरा पहचान डेटासेट है जिसे मुद्रा, आयु, प्रकाश और पहचान में भिन्नताओं के आधार पर चेहरे की पहचान पर शोध का समर्थन करने के लिए विकसित किया गया है। इसमें 9,131 विषयों को कवर करने वाली 3.31 मिलियन छवियां शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक विषय में औसतन 360 से अधिक छवियां हैं। यह डेटासेट Google इमेज सर्च से एकत्र किया गया था, जिससे जातीयता, पेशे और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में व्यापक विविधता सुनिश्चित हुई। इसे 8,631 पहचानों वाले एक प्रशिक्षण सेट और 500 पहचानों वाले एक परीक्षण सेट में विभाजित किया गया है, जो इसे बेंचमार्किंग और बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त बनाता है। डेटासेट के साथ, यह रिपॉजिटरी ResNet-50 और SE-ResNet-50 आर्किटेक्चर पर आधारित पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करती है, जिन्हें MS-Celeb-1M प्रीट्रेनिंग और VGGFace2 पर फ़ाइन-ट्यूनिंग दोनों के साथ प्रशिक्षित किया गया है। ये मॉडल IJB-B जैसे बेंचमार्क पर मज़बूत सत्यापन प्रदर्शन प्राप्त करते हैं और कॉम्पैक्ट फ़ीचर प्रतिनिधित्व के लिए निम्न-आयामी एम्बेडिंग वाले वेरिएंट शामिल करते हैं। इस परियोजना में प्रीप्रोसेसिंग टूल, फेस डिटेक्शन स्क्रिप्ट आदि भी शामिल हैं।
विशेषताएं
- 9,131 विषयों में 3.31 मिलियन छवियों का डेटासेट
- प्रशिक्षण सेट (8,631 पहचान) और परीक्षण सेट (500 पहचान)
- उम्र, मुद्रा, रोशनी और जातीयता में व्यापक विविधता को शामिल करता है
- ResNet-50 और SE-ResNet-50 आर्किटेक्चर में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल
- कैफ़े, मैटकॉननेट, पायटॉर्च और केरास में उपलब्ध मॉडल
- MTCNN और मूल्यांकन उदाहरणों के साथ प्रीप्रोसेसिंग स्क्रिप्ट शामिल हैं
प्रोग्रामिंग भाषा
MATLAB, पायथन
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/vggface2.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।