【文件属性】：
文件名称：matlab精度检验代码-LightCNN-mxnet:论文“用于带有噪波标签的深脸表示的轻型CNN”中的LightCNN的mxnet实现（h
文件大小：91KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 23:33:06
系统开源
matlab精度检验代码轻型CNN用于深脸识别
LightCNN的mxnet实现在“用于带有噪波标签的深脸表示的Light
CNN”中
从yxu0611的LCNN
Tensorflow-implementation-of-implementation-of-LCNN借来的代码和构想：
安装必需的软件包
首先，请确保您已安装以下必需的软件包：
mxnet0.12.0（）。
也许其他版本还可以。
Opencv（）。
这是opencv-2.4.9。
有关详细信息，请参见requirements.txt。
数据集
在LightCNN的实现中，将MsCelebV1-Faces-Aligned子集作为训练数据和验证数据。
利用10K，70K生成MsCelebV1-Faces-Aligned的子集。
然后，使用mxnet工具im2rec.py获取记录文件，图像大小为144x144。
训练LightCNN时，所有训练数据都将转换为灰度图像并随机裁剪为128x128。
训练模型
运行以下脚本来训练和验证模型。
python
train.py
您可以在train.py中更改一些参数，例如num_epoch
【文件预览】：
LightCNN-mxnet-master
----lfw_verification-matlab()
--------pair.label(458KB)
--------lfw_eval.m(1KB)
--------ROCcurve.m(1KB)
--------PCA.m(3KB)
--------README.md(292B)
----train.py(4KB)
----extract_features()
--------extract_features.py(3KB)
----symbols()
--------__init__.py(0B)
--------light_cnn.py(11KB)
----common()
--------__init__.py(0B)
--------data.py(8KB)
--------fit.py(9KB)
----requirements.txt(37B)
----.gitignore(1KB)
----README.md(3KB)