测试环境

ubuntu16.04+tensorflow1.12.0

一、下载源码

git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git

二、安装依赖环境

在Anaconda下大部分依赖环境都有了，我只安装了tensorflow

pip install tensorflow==1.12.0

三、下载facenet预训练模型

https://drive.google.com/open?id=1R77HmFADxe87GmoLwzfgMu_HY0IhcyBz
https://drive.google.com/open?id=1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-

在facenet下创建models文件夹，解压20180402-114759.zip、20180408-102900.zip到models文件夹下

四、准备数据集

五、数据集预处理

数据集转换

cp -i src/align/align_dataset_mtcnn.py src/
python src/align_dataset_mtcnn.py data/my_data/star_images/ data/my_data/star_images_160 --image_size 160 --margin 32 --random_order --gpu_memory_fraction 0.25

运行结果

六、训练数据集

python src/classifier.py TRAIN data/my_data/star_images_160/ models/20180402-114759/ models/my_classifier2.pkl

七、验证数据集

python src/classifier.py CLASSIFY data/my_data/star_images_160/ models/20180402-114759/ models/my_classifier2.pkl

八、预测图片

随便三张测试图片放在facenet/data/my_data，分别命名为hu.jpg，zhang.jpg，zhou.jpg

预测

cp -i contributed/predict.py src/
python src/predict.py data/my_data/zhou.jpg models/20180402-114759/ models/my_classifier2.pkl

运行结果

参考博客

https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/88038733

https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/88086447

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