人脸识别喀拉拉邦 该存储库的过程包括face detection ， affine transformation ， extract face features ， find a threshold to spilt faces 。 然后在数据集上评估结果。 要求： dlib（19.10.0） keras（2.1.6） tensorflow（1.7.0） opencv-python的（3.4.0.12） 待办事项清单 InceptionV3后端 MobileNet后端 VGG16后端 ResNet50后端 Xception后端 DenseNet后端 人脸检测和仿射变换 我将Dlib和opencv用于此预处理过程 。 Dlib进行快速人脸检测，而opencv进行裁剪和仿射变换。 深度学习功能提取 我使用几种基本的深度学习模型从预处理的图像中提取128个特征。 损失就是tr

火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py

Triplet Loss训练所需数据，是博文《Tensorflow2/Keras Triplet Loss 代码实践》(https://blog.csdn.net/u012762410/article/details/127484490)所需数据。主要包含：anchor_arr.npy，negative_arr.npy和positive_arr.npy。

具有设计的三重态损失的时尚跨域图像检索 当前网络结构 局部网络“ embNet” 执行 这些笔记本由keras = 2.1.1的python = 3.5或3.6实现。 用法 在执行jupyter笔记本之前，我们需要做一些工作。 $ mkdir model $ brew install graphviz # or apt-get install graphviz $ pip install pydot 实验 乃木坂46 询问 最近的 距离 mnist 数据集 通过使用DeepFashion的数据集，我解决了三个任务之一。 （ http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html ）通过检索的top-K分数计算准确性。 首先，我将尝试使用由数据集提供者建议的FashionNet。 （ https://ieeexplore.ie

基于Triplet人脸识别算法，设计了以STM32和树莓派为核心控制器的智能门禁系统。系统分为硬件和软件两部分：硬件部分以STM32和树莓派为平台，搭载了HC-SR501红外传感器、OV7725摄像头模块、有源蜂鸣器模块、电子锁等外设，实现了自动感应拍照、报警及开锁等功能；软件部分采用socket无线通信技术，通过TCP协议使无线传输速率峰值达20 M/s，用Triplet函数对深度学习模型FaceNet进行优化后的人脸识别准确度可达99.79%。实验结果表明，所设计系统准确性、实时性及稳定性均达到了设计要求，为智能门禁系统的设计提供了一种方案，具有广阔的应用前景。

三重态SemiHardLoss PyTorch半硬。基于可在找到的tensorflow插件版本。无需使用此实现来创建暹罗体系结构，就像创建main_train_triplet.py cnn创建过程一样简单！ 对于具有N_CLASSES >> N_SAMPLES_PER_CLASS的分类问题，三元组损失是一个不错的选择。例如，人脸识别问题。 在分类层之前，我们需要切断具有三重态损失的CNN架构。另外，必须添加L2归一化层。 MNIST上的结果 我在MNIST数据集上测试了三重态损失。我们无法直接与TF插件进行比较，因为我没有进行实验，但是从性能的角度来看这可能很有趣。如果您想比较结果，这是训练日志。准确性无关紧要，因为我们不训练分类模型，所以准确性不应该存在。 阶段1 首先，我们训练最后一层和批次归一化层，使验证损失接近0.079。 阶段2 最后，解冻所有层，经过足够的训练和超参数调整

派托克三重损失 用Pytorch实现三重损失

lpc matlab代码一维三重神经网络 1D-Triplet-CNN神经网络模型的PyTorch实现在A.Chowdhury和A.Ross使用1D三重态CNN融合MFCC和LPC功能中对严重降级的音频信号中的说话人进行识别中进行了描述。 研究文章 和，使用严重降级的音频信号中的1D三重态CNN融合MFCC和LPC功能以进行说话人识别，《 IEEE信息取证与安全交易》（2019年）。 IEEE Xplore： 实施细节和要求 该模型是使用Python 3.6在PyTorch 1.2.1中实现的，并且可能与PyTorch和Python的不同版本兼容，但尚未经过测试。 文件中列出了其他要求。 用法 源代码和模型参数 1D-Triplet-CNN模型的源代码可以在子目录中找到，而预训练模型可以在子目录中找到。 数据集 子目录中可使用的预训练模型是根据从获得的Fisher语言语料库的子集进行训练的。 训练数据也因从数据集获得的不同程度的Babble噪声而退化。 训练1D-Triplet-CNN模型 为了按照研究论文所述训练1D-Triplet-CNN模型，请使用子目录中提供的1D-Triple

基于caffe的度量学习实现，主要是孪生网络和三元组网络（Siamese network & Triplet network）实现图像的分类和度量。包含训练测试脚本和python脚本。

具有三重态焦点损失的人员重新识别