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本exe文件适用于win8/10 64位系统 文章请参考本人博客 CSDN MrLevo520或者简书MrLevo520，内有详细分析 1.测试数据集为datacombinlabel.txt 2.测试时注意选择路径，可参考实验截图 最后祝大家学习愉快，转载分享请注明出处，谢谢 by 哈士奇说喵 2016.9.8

ccidle-cpp 这是将mcidle-python到C ++的端口。 配置 在运行之前，请使用您的凭据编辑conf文件。 MC_USER=test MC_PASS=testpw MC_IP=connect.2b2t.org MC_PORT=25565 使用bdocker运行 # Build the image and tag it docker build -t mcidle-docker -f Dockerfile . # Run the image and map port 1337 outside the container to 1337 inside the container docker run -it --env-file conf -p 1337:1337 mcidle-docker

DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高出了12.7 。

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