本文主要是介绍每天五分钟计算机视觉：人脸识别网络FaceNet，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文重点
在前面的课程中，为了解决人脸识别的问题，我们学习了Siamese神经网络。本文我们学习另外一种人脸识别网络模型FaceNet。
论文
FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
FaceNet概述
FaceNet是谷歌在CVPR 2015上提出的一种深度学习模型，旨在解决人脸识别、验证和聚类等问题。与传统的基于分类层的人脸识别方法不同，FaceNet通过直接将人脸图像编码为128维的数字矢量（嵌入特征），在欧几里德空间中进行高效的特征匹配。这种统一框架不仅提高了识别精度，还简化了整个识别流程。
网络结构
FaceNet的网络结构基于深度卷积神经网络（CNN），整个网络由输入层、深度CNN层、L2归一化层和三元组损失（Triplet Loss）层组成。
输入层
输入层接收人脸图像，并进行预处理，如裁剪、缩放等，以确保输入数据的一致性。Fa
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