これはVGGFace2というLinuxアプリで、最新リリースはvgg_face2sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、VGGFace2 というこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
VGGフェイス2
説明：
VGGFace2は、ポーズ、年齢、照明、身元など、様々な顔認識研究を支援するために開発された大規模な顔認識データセットです。9,131人の被験者を網羅する3.31万枚の画像で構成され、被験者1人あたり平均360枚以上の画像が含まれています。このデータセットはGoogle Image Searchから収集されており、民族、職業、実世界の状況における多様性を確保しています。8,631人の身元を含むトレーニングセットと500人の身元を含むテストセットに分割されており、ベンチマークや大規模モデルのトレーニングに適しています。データセットに加えて、リポジトリにはResNet-50およびSE-ResNet-50アーキテクチャに基づく事前トレーニング済みモデルが提供されており、VGGFace2でMS-Celeb-1M事前トレーニングと微調整の両方を使用してトレーニングされています。これらのモデルは、IJB-Bなどのベンチマークで強力な検証性能を実現し、コンパクトな特徴表現のための低次元埋め込みを備えたバリアントも含まれています。このプロジェクトには、前処理ツール、顔検出スクリプトなども含まれています。
オプション
- 9,131人の被験者を対象とした3.31万枚の画像のデータセット
- トレーニングセット（8,631 個のアイデンティティ）とテストセット（500 個のアイデンティティ）
- 年齢、ポーズ、照明、民族の幅広いバリエーションをカバー
- ResNet-50 および SE-ResNet-50 アーキテクチャの事前トレーニング済みモデル
- Caffe、MatConvNet、PyTorch、Kerasで利用可能なモデル
- MTCNNの前処理スクリプトと評価例が含まれています
プログラミング言語
MATLAB、Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/vggface2.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。