VGGFace2라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 버전은 vgg_face2sourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
VGGFace2라는 앱을 OnWorks로 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
VGG페이스2
설명 :
VGGFace2는 포즈, 연령, 조명, 신원 등 다양한 요소에 따른 얼굴 인식 연구를 지원하기 위해 개발된 대규모 얼굴 인식 데이터셋입니다. 9,131명의 피험자를 대상으로 한 3.31만 장의 이미지로 구성되어 있으며, 피험자당 평균 360장 이상의 이미지가 있습니다. 이 데이터셋은 구글 이미지 검색에서 수집되어 인종, 직업, 실제 환경의 다양성을 보장합니다. 8,631명의 신원을 가진 훈련 세트와 500명의 신원을 가진 테스트 세트로 나뉘어 있어 벤치마킹 및 대규모 모델 학습에 적합합니다. 이 저장소는 데이터셋 외에도 ResNet-50 및 SE-ResNet-50 아키텍처 기반의 사전 학습된 모델을 제공하며, MS-Celeb-1M 사전 학습 및 VGGFace2 미세 조정을 모두 사용하여 학습했습니다. 이 모델들은 IJB-B와 같은 벤치마크에서 뛰어난 검증 성능을 발휘하며, 컴팩트한 특징 표현을 위한 저차원 임베딩을 사용한 변형 모델도 포함합니다. 이 프로젝트에는 전처리 도구, 얼굴 인식 스크립트 등도 포함되어 있습니다.
기능
- 9,131명의 주제에 대한 3.31만 개의 이미지 데이터 세트
- 훈련 세트(8,631개 ID) 및 테스트 세트(500개 ID)
- 연령, 포즈, 조명, 민족 등 다양한 변화를 포괄합니다.
- ResNet-50 및 SE-ResNet-50 아키텍처의 사전 학습된 모델
- Caffe, MatConvNet, PyTorch 및 Keras에서 사용 가능한 모델
- MTCNN 및 평가 예제를 포함한 전처리 스크립트가 포함되어 있습니다.
프로그래밍 언어
MATLAB, 파이썬
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/vggface2.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.