UniNet-Pytorch:虹膜识别的准确，通用的深度学习框架-源码

UniNet-Pytorch Pytorch端口。 虹膜识别的准确，通用的深度学习框架。 参考： Zhao Zijing和Ajay Kumar，“使用深度学习的空间对应特征实现更准确的虹膜识别”，计算机视觉国际会议（ICCV），聚焦，意大利威尼斯，2017年。 安装 Python 3.6 火炬1.0+ 火炬视觉0.2.2+ OpenCV3.4 咖啡（可选） tqdm（可选） 代码结构 ICCV17_版本本文附带的源代码和Caffe模型 楷模本文附带的源代码和Caffe模型 效用 caffemodel2pth.py 将网络参数从caffemodel导出为pytorch pth格式 标准化虹膜图像归一化功能。 normalize_tool.py 虹膜归一化工具。 左键单击以标记，右键单击以绘制一个圆（至少3个点），“ q”键确认，其他键取消 虹膜优先，瞳Kong后 seg