Este é o aplicativo Linux chamado VGGFace2, cuja versão mais recente pode ser baixada como vgg_face2sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado VGGFace2 com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CAPTURAS DE TELA:
VGG Face2
DESCRIÇÃO:
O VGGFace2 é um conjunto de dados de reconhecimento facial em larga escala desenvolvido para apoiar pesquisas sobre reconhecimento facial em variações de pose, idade, iluminação e identidade. Consiste em 3.31 milhões de imagens cobrindo 9,131 indivíduos, com uma média de mais de 360 imagens por indivíduo. O conjunto de dados foi coletado da Pesquisa de Imagens do Google, garantindo uma ampla diversidade em etnia, profissão e condições do mundo real. Ele é dividido em um conjunto de treinamento com 8,631 identidades e um conjunto de teste com 500 identidades, tornando-o adequado para benchmarking e treinamento de modelos em larga escala. Juntamente com o conjunto de dados, o repositório fornece modelos pré-treinados baseados nas arquiteturas ResNet-50 e SE-ResNet-50, treinados com pré-treinamento MS-Celeb-1M e ajuste fino no VGGFace2. Esses modelos alcançam forte desempenho de verificação em benchmarks como IJB-B e incluem variantes com embeddings de menor dimensão para representação compacta de recursos. O projeto também inclui ferramentas de pré-processamento, scripts de detecção de rosto, etc.
Recursos
- Conjunto de dados de 3.31 milhões de imagens de 9,131 indivíduos
- Conjunto de treinamento (8,631 identidades) e conjunto de teste (500 identidades)
- Abrange amplas variações de idade, pose, iluminação e etnia
- Modelos pré-treinados nas arquiteturas ResNet-50 e SE-ResNet-50
- Modelos disponíveis em Caffe, MatConvNet, PyTorch e Keras
- Inclui scripts de pré-processamento com MTCNN e exemplos de avaliação
Linguagem de Programação
MATLAB, Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/vggface2.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.