文件名称：Mobilefacenet-TF2-coral_tpu
文件大小：33.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 10:11:42
Python
基于MobileFacenet的Coral EdgeTPU支持的人脸识别 还提供了带有Tensorflow-2，EdgeTPU模型的Mobilefacenet，用于在Coral EdgeTPU上运行模型 介绍 来自Tensorflow 2版本的mobilefacenet 演示版 在带有Coral TPU的台式机上运行60 fps，在树莓派上运行约24 fps 用法 数据集 使用与使用的数据集相同的数据集进行训练。 CASIA用于训练，LFW用于测试。 训练 在train.py中更改指向图像数据集的目录。 我通过将RESUME设置为False直接使用ArcFace训练了模型，但是值得尝试使用softmax损失进行预训练 我添加了一个示例，以添加额外的标题以使用生成的嵌入来执行分类，在这里，我使用生成的嵌入来预测人是否戴着口罩。 您可以通过使用另一个数据集来获得更多乐趣 结果 经过训练的模型
【文件预览】：
Mobilefacenet-TF2-coral_tpu-master
----utils()
--------quantization.py(1KB)
--------replace_prelu.py(3KB)
--------generate_db.py(1KB)
----train()
--------train.py(6KB)
--------dataset.py(1KB)
----pretrained_model()
--------edgetpu_v1()
--------convert_inference_model.py(431B)
--------training_model()
--------db.npy(2KB)
--------label.json(45B)
--------edgetpu_v2()
----.gitmodules(109B)
----model()
--------finetune_model.ipynb(112KB)
--------mobilefacenet.py(10KB)
--------mobilefacenet_func.py(4KB)
--------model_with_mask_clf.h5(4.8MB)
----demo()
--------demo.gif(15.44MB)
----.idea()
--------misc.xml(294B)
--------inspectionProfiles()
--------deployment.xml(485B)
--------modules.xml(278B)
--------mbfacenet_tf2.iml(582B)
--------.gitignore(38B)
--------vcs.xml(252B)
----inference()
--------anchors.py(140KB)
--------__init__.py(0B)
--------FaceRecognizer.py(4KB)
--------inference_video.py(9KB)
--------__pycache__()
--------postprocessing.py(6KB)
--------FileVideoStreamer.py(2KB)
--------deep_sort()
----test()
--------test_mask.ipynb(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_lfw.py(5KB)
--------test_image.py(2KB)
----README.md(1KB)
----image()
--------yzy_2.jpg(5KB)
--------lm.jpg(5KB)
--------yzy.jpg(5KB)
--------lm_2.jpg(5KB)