Це програма для Linux під назвою VGGFace2, останню версію якої можна завантажити як vgg_face2sourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою VGGFace2 з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
СКРЕНИ:
VGGFace2
ОПИС:
VGGFace2 — це масштабний набір даних для розпізнавання облич, розроблений для підтримки досліджень розпізнавання облич у різних позах, віці, освітленні та ідентичності. Він складається з 3.31 мільйона зображень, що охоплюють 9,131 об'єкт, із середньою кількістю понад 360 зображень на об'єкт. Набір даних було зібрано з пошуку зображень Google, що забезпечує широке різноманіття етнічної приналежності, професії та реальних умов. Він розділений на навчальний набір з 8,631 ідентифікатором та тестовий набір з 500 ідентифікаторами, що робить його придатним для бенчмаркінгу та навчання великомасштабних моделей. Поряд із набором даних, репозиторій надає попередньо навчені моделі на основі архітектур ResNet-50 та SE-ResNet-50, навчені як за допомогою попереднього навчання MS-Celeb-1M, так і за допомогою точного налаштування на VGGFace2. Ці моделі досягають високої продуктивності перевірки на таких бенчмарках, як IJB-B, та включають варіанти з нижчими вимірами для компактного представлення ознак. Проєкт також включає інструменти попередньої обробки, скрипти розпізнавання облич тощо.
Функції
- Набір даних із 3.31 мільйона зображень для 9,131 суб'єкта
- Навчальний набір (8,631 ідентифікатор) та тестовий набір (500 ідентифікаторів)
- Охоплює широкі відмінності у віці, позі, освітленні та етнічній приналежності
- Попередньо навчені моделі в архітектурах ResNet-50 та SE-ResNet-50
- Моделі доступні в Caffe, MatConvNet, PyTorch та Keras
- Включає сценарії попередньої обробки з MTCNN та приклади оцінювання
Мова програмування
MATLAB, Python
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/vggface2.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.