是指在进行人脸识别或人脸表情分析等相关任务时,使用预训练好的VGG模型,并加载VGGFace权重进行预处理。
VGG模型是一种深度卷积神经网络模型,由牛津大学的研究团队提出。它的特点是具有较深的网络结构,包含多个卷积层和全连接层,能够有效提取图像的特征。VGG模型在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中表现出色。
VGGFace是在VGG模型的基础上,通过大规模人脸数据集进行训练得到的权重。这些权重包含了对人脸特征的学习,可以用于人脸相关任务的预处理。使用带VGGFace权重的VGG模型的预处理可以提高人脸识别、人脸表情分析等任务的准确性和效果。
应用场景:
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