放置你的模型文件, 并命名成model.graphdef
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基于mtcnn+facenet网络实现简单人脸检测识别系统python源码+训练好的模型文件+项目说明.7z 这两个工程都是keras模型, 所提供的模型文件都只有权重没有网络结构, 我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件. 比如原先只有权重的模型文件pnet.h5, 生成含网络结构和权重的模型文件PNET.h5. 接着用keras2onnx工具把它(PNET.h5)转换成了onnx模型pnet.onnx, 其他胶水部分的逻辑没什么变化. 具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件. 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新,会不定期更新优化; 2、请用自己的账号在csdn官网下载,若通过第三方代下,博主不对您下载的资源作任何保证,且不提供任何形式的技术支持和答疑!!!
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