文件名称：Iris-Recognition-PyTorch:使用PyTorch的端到端虹膜识别实现
文件大小：1.01MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 13:25:02
Python
虹膜识别-PyTorch 使用PyTorch的端到端虹膜识别。 安装 准备用于设置虚拟环境的工具（如果已经完成，请跳过它）： sudo apt-get install -y python-pip python3-pip cmake mkdir ~/.virtualenvs cd ~/.virtualenvs sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper echo "# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.bashrc echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON
【文件预览】：
Iris-Recognition-PyTorch-master
----.gitignore(1KB)
----plot_tfboard.py(2KB)
----evaluation()
--------metrics.py(651B)
--------losses.py(708B)
----requirements.txt(1KB)
----data()
--------casia4_thousand_valid.txt(523KB)
--------mmu2_valid.txt(23KB)
--------casia4_interval_train.txt(114KB)
--------casia1_train.txt(28KB)
--------mmu2_train.txt(32KB)
--------split_trainval_casia4Thousand.py(2KB)
--------casia1_valid.txt(21KB)
--------split_trainval_mmu2.py(2KB)
--------casia4_interval_valid.txt(89KB)
--------split_trainval_casia4Interval.py(2KB)
--------casia4_thousand_train.txt(785KB)
--------split_trainval_casia1.py(2KB)
----push_git.sh(65B)
----models()
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----optimizers()
--------__init__.py(233B)
--------lr_scheduler.py(1KB)
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----utils()
--------visualization.py(4KB)
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--------trainer.py(1KB)
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----README.md(5KB)
----configs()
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--------casia4_interval_b0.json(2KB)
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--------casia1_b0.json(2KB)
----visualize.py(6KB)
----dataloader()
--------transforms.py(4KB)
--------samplers.py(626B)
--------__init__.py(133B)
--------datasets.py(5KB)
--------augmentation.py(1KB)
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--------base_model.py(4KB)
----measure_model.py(2KB)
----pull_git.sh(75B)
----pics()
--------casia1()
--------mmu2()
----train.py(4KB)