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@@ -30,7 +30,7 @@ DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这 |
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** 如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 ** |
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**如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005** |
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### TODO(需要开发的功能) |
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- 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 [Paper](https://arxiv.org/abs/1503.03832)和[FaceNet](https://github.com/davidsandberg/facenet) |
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@@ -41,7 +41,7 @@ DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这 |
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- Docker支持，gpu版 |
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## 安装 |
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DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境，我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢山东一位网友提供windows DFace安装体验，windos安装教程具体 |
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DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境，我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。**如果使用GPU训练模式，需要安装Nvidia的cuda和cudnn。** 目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢热心网友提供windows DFace安装体验，windos安装教程具体 |
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可参考他的[博客](http://www.alearner.top/index.php/2017/12/23/dface-pytorch-win64-gpu) |
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kkkim
7 years ago