预训练：

20180408-102900    0.9905    CASIA-WebFace    Inception ResNet v1

https://drive.google.com/open?id=1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-

20180402-114759    0.9965    VGGFace2    Inception ResNet v1

https://drive.google.com/open?id=1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-

想学tensorflow，跑了自带的mnist例子，感觉太简单，想玩玩高端的。 
听说利用tensorflow训练出的facenet在人脸识别方面非常厉害，于是就到github上搜了一下，发现当前主流的开源人脸识别项目有facenet和openface两种，虽然openface的star数是facenet的两倍，但就是奔着facenet来的不纠结 。 
配置facenet要经过以下几步：

第一步： 安装anaconda

https://www.anaconda.com/download/

第二步：安装tensorflow

pip install tensorflow
   

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第三步：下载facenet

https://github.com/davidsandberg/facenet

第四步：配置python版的opencv

从下面网址找一个适合自己python版本的opencv的whl文件下载

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 
下载下来发现被骗了。。是zip后缀的文件，怒改后缀名zip为whl，然后安装

pip install 路径\XXX.whl
   

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大功告成，下面就是见证奇迹的时刻来临：

第五步：下载训练好的网络模型

facenet提供了两个预训练模型，分别是基于CASIA-WebFace和MS-Celeb-1M人脸库训练的，链接为：

不过这两个模型存在谷歌云盘上，如果同志们有需要可以留言附上自己的邮箱

第五步：运行人脸比对例子

facenet可以直接比对两个人脸经过它的网络映射之后的欧氏距离，运行程序为facenet-master\src\compare.py。 
-1、在compare.py所在目录下放入要比对的文件1.jpg和2.jpg，打开cmd命令行窗口 
-2、cd到compare.py所在路径 
-3、输入 python compare.py 20170511-185253 1.jpg 2.jpg