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gluon实现的LightCNN-Matlab精度验证代码
资源介绍
matlab精度检验代码轻型CNN用于深脸识别。
“用于带有噪波标签的深脸表示的轻型CNN”论文中LightCNN的gluon实现
从yxu0611的LCNN
Tensorflow-implementation-of-implementation-of-LCNN借来的代码和构想：
安装必需的软件包
首先，请确保您已安装以下必需的软件包：
胶子。
gluon是mxnet的接口。
mxnet的版本是mxnet0.12.0，也许其他版本也可以。
Opencv（）。
这是opencv-2.4.9。
有关详细信息，请参见requirements.txt。
数据集
在LightCNN的实现中，将MsCelebV1-Faces-Aligned子集作为训练数据和验证数据。
利用10K，70K生成MsCelebV1-Faces-Aligned的子集。
然后，使用mxnet工具im2rec.py获取记录文件，图像大小为144x144。
训练LightCNN时，所有训练数据都将转换为灰度图像并随机裁剪为128x128。
训练模型
运行以下脚本来训练和验证模型。
python
train_lightcnn.p