文件名称：CosFace：用于纸张的Tensorflow实现CosFace：用于深层识别的大余量余弦损失
文件大小：1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 22:59:28
tensorflow face recongnition cosine-loss TensorflowPython
最近更新 2018.07.04 ：我在LFW上获得了更高的准确性（99.2％，）。 我做了如下修改： 使用InsightFace Align方法将Webface和lfw数据集与112x112 （ ， ） 设置较大的边距参数（ 0.35 ）和较高的特征嵌入尺寸（ 1024 ） 使用干净的数据集和细节可以看出 CosFace 该项目旨在实施文中描述的 。 该代码可以在上进行训练， 的最佳准确性为98.6％。 结果低于论文报告的结果（99.33％），这可能是由张量流中实现的球面网络引起的。 我使用softmax损失训练了在张量流中实现的球面网络，仅获得了95.6％的准确度，该准确度比caf
【文件预览】：
CosFace-master
----test.sh(609B)
----data()
--------pairs.txt(152KB)
----dataset()
--------cleaned_list.txt(9.48MB)
----networks()
--------inception_resnet_v1.py(12KB)
--------sphere_network.py(4KB)
--------resface.py(5KB)
----train.sh(3KB)
----lr_coco.txt(124B)
----README.md(2KB)
----lr_scatter.txt(116B)
----lib()
--------utils.py(29KB)
--------lfw.py(3KB)
----train()
--------train_multi_gpu.py(23KB)
----test()
--------test.py(8KB)