VGG-FACE 深度神经网络的训练数据集，需要自己运行python代码下载。

VGG – Face Dataset 是爬取网页上名人图片的数据集，其中包含 2622 个名人图片，该数据集旨在与流行的面部识别基准数据集没有重叠，其中包括 Labeled Faces in the Wild（LFW），YouTube Faces Dataset 和 IARPA Janus Benchmark A (IJB-A)。

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vgg-face模型的测试官方只有matlab版，上传的这个脚本是python版，亲测可用

vgg脸 使用PyTorch的人脸分类Python脚本 需要安装PyTorch 运行test.py文件 从获得的原始Caffe模型和测试图像/names.txt 从获得的.h5和

情绪识别 该存储库的目的是通过深度学习探索面部表情识别 环境： python 2.7 pytorch 0.3.0 GTX 1080 楷模： VGG Face微调可用于基于图像的表情识别 VGG + GRU用于基于视频的表情识别 Resnet + GRU用于基于视频的表情识别 型号详情： VGG Face 我们使用进行微调，使用FER2013数据集进行分类。 首先，我们通过将caffe模型转换为Pytorch模型，我们提供了转换后的。FER2013数据库包含35889张图像：用于培训的28709张图像，用于公共测试的3589张图像，以及用于私人测试的3589张图像。 我们使用训练数据和公共测试数据进行训练，并使用私人测试数据评估模型性能。 在这里，我们提供已 用法： 首先下载FER2013数据集（需要解压缩）和pytorch模型（VGG_Face_torch

博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047 人脸识别源代码，包括使用opencv、dlib和cnn实现的人脸检测、opencv实现的人脸对齐以及vgg-face的人脸特征提取等，最后余弦函数计算相似度，并提供flask部署代码，可以放在服务器上远程调用

博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047 VGG-Face模型Pytorch版本，使用Pytorch的torch.load(VGG_FACE_LOCATION)可直接读取，基于千万张人脸数据训练，