这是名为 VGGFace2 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 vgg_face2sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行此名为 VGGFace2 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
截图：
VGGFace2
描述：
VGGFace2 是一个大规模人脸识别数据集，旨在支持跨姿势、年龄、光照和身份变化的人脸识别研究。它包含 3.31 万张图片，涵盖 9,131 名受试者，平均每位受试者超过 360 张图片。该数据集来自谷歌图片搜索，确保了种族、职业和真实世界条件的多样性。它被拆分为包含 8,631 个身份的训练集和包含 500 个身份的测试集，适用于基准测试和大规模模型训练。除了数据集之外，该存储库还提供基于 ResNet-50 和 SE-ResNet-50 架构的预训练模型，这些模型使用 MS-Celeb-1M 预训练和 VGGFace2 微调进行训练。这些模型在 IJB-B 等基准测试中取得了优异的验证性能，并包含具有低维嵌入的变体，以实现紧凑的特征表示。该项目还包含预处理工具、人脸检测脚本等。
功能
- 包含 9,131 个主题的 3.31 万张图像的数据集
- 训练集（8,631 个身份）和测试集（500 个身份）
- 涵盖年龄、姿势、光照和种族的广泛变化
- ResNet-50 和 SE-ResNet-50 架构中的预训练模型
- Caffe、MatConvNet、PyTorch 和 Keras 中可用的模型
- 包括 MTCNN 预处理脚本和评估示例
程式语言
MATLAB、Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/vggface2.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。