基于Facenet+Retinaface+Pytorch实现卷积神经网络(CNN)人脸识别
Posted 索炜达.猿创
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于Facenet+Retinaface+Pytorch实现卷积神经网络(CNN)人脸识别相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文件大小：4.38G
开发环境：Python3.7.10、OpenCV4.1.2.30、PyCharm2020
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简要概述：卷积神经网络的人脸识别，人脸检测用的是Retinaface，识别用到的是facenet。两组都是训练好的模型，在modeldata目录下。如果需要自己训练就在facenet-train，数据集CASIA-WebFace。面部的5个点是人脸的关键点，用来定位使用的。FPS是检测速度。
-对视频中的predict.py进行了修改，
-将单张图片预测、摄像头检测和FPS测试功能
-整合到了一个py文件中，通过指定mode进行模式的修改。
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.训练文件
├ 3.运行截图
├ 4.数据集文件
└ 5.系统演示视频
以上是关于基于Facenet+Retinaface+Pytorch实现卷积神经网络(CNN)人脸识别的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
facenet-retinaface快速复现 实现 facenet-retinaface-pytorch 人脸识别 windows上 使用cpu实现