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File metadata and controls

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输入界面

  1. 输入图像img1
  2. 输入图像img2
  3. 模型选择:teacher,student

输出界面

  1. 判断结果
  2. 置信度 |sigmoid(pridiction-threshhode)-0.5|*2
  3. 推理时间

流程

  1. 得到输入图像
  2. 将输入图像进行预处理
  3. 加载入网络得到embeddings,并记录时间
  4. 比对,通过比较模型的treshhold判断是否为同一个人,并得到置信度

TODO

  1. 修改置信度公式

TIPS

  1. 教室模型是在使用了model = nn.DataParalle()情况下训练的,加载到CUDA应包含上面的代码。若加载到非CUDA设备,应使用这个进行处理。