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facenet预训练

时间: 2025-05-04 12:26:32 浏览: 27

### Facenet预训练模型下载与使用 #### 获取预训练模型为了获取Facenet预训练模型，可以访问指定的资源集合仓库。该项目地址位于<https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/7da01>，这里提供了详细的facenet预训练模型下载指南[^1]。 #### 安装依赖项在开始之前，确保环境中已安装必要的Python包。对于`facenet-pytorch`库而言，其不仅包含了由谷歌研究团队所提出的FaceNet架构，还附带了一个高效的面部检测工具——MTCNN。此库的一大优势在于能够轻松地被集成至其他应用程序之中，从而简化了开发流程[^2]。 ```bash pip install facenet-pytorch ``` #### 加载预训练模型一旦环境配置完成，就可以着手加载预先训练好的InceptionResnetV1网络来执行人脸特征编码任务： ```python from facenet_pytorch import InceptionResnetV1, fixed_image_standardization # 如果有可用的GPU，则利用之；否则，默认采用CPU运行 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 创建一个实例化的resnet对象，并设定为评估模式 resnet = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(device) def get_embedding(img_path): from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((160, 160)), transforms.ToTensor(), fixed_image_standardization ]) img = Image.open(img_path).convert('RGB') tensor_img = transform(img).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): embedding = resnet(tensor_img) return embedding.cpu().numpy() ``` 上述代码片段展示了如何定义一个函数`get_embedding()`，该函数接收一张图片路径作为输入参数，经过一系列变换操作之后返回对应的人脸嵌入向量。

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