DeepID 0. 效果展示 训练图(极小数据测试训练) 测试图 训练曲线accuracy 训练曲线loss 1. 数据地址及工具 人脸数据下载地址: 人脸数据私人下载地址: 人脸数据私人下载地址: 有账号密码下载地址: 本项目测试图库: 已训练完的模型: 2. 执行指令 防止数据不均衡，小于100张的用于测试，不足600的做数据扩充 python image_augmentation.py 将原图剪裁，剪裁成（47 * 55）大小的图片，原图是人脸对齐的 python image_crop.py 将图库进行划分，保存各分块的本地地址，存储为csv文件 python image_split.py 将划分后的数据保存成向量存储形式, 存储为pkl文件 python image_vector.py 训练数据 python train.py 在命令行输入,启动tensorboard观测曲线 te

人脸检测出发

DeepID实施 参考： DeepID网络 DeepID节点内部结构 结果 准确性 失利 实验 最佳Val准确度：99.39％ 最佳测试精度：97.05％ 怎么跑 下载YoutubeFaces 下载： 将“ aligned_images_DB.tar.gz”提取到文件夹 数据预处理 运行“ python crop.py”，裁剪图像并保存到磁盘 运行'python split.py'，拆分train_set，valid_set和test_set 运行'python convert_images_to_tfrecords.py'，将所有数据集转换为tfrecord格式 训练运行'python train.py' 测验运行'python test.py'

DEEPID训练与测试

deepid1论文 DeepID1_Deep_Learning_Face_Representation_from_Predicting_10_000_Classes(深度学习人脸表达).pdf