หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

ทบทวนลักษณะทั่วไปของโดเมนสำหรับการป้องกันการปลอมแปลงใบหน้า: การแยกส่วนและการจัดตำแหน่ง

นี่คือซอร์สโค้ดสำหรับรายงาน CVPR 2023 Rethinking Domain Generalization for Face Anti-spoofing: Separability and Alignment โดย Yiyou Sun, Yaojie Liu, Xiaoming Liu, Yixuan Li และ Wen-Sheng Chu

เบื้องต้น

ได้รับการทดสอบภายใต้สภาพแวดล้อม Ubuntu Linux 20.04 และ Python 3.8 และจำเป็นต้องติดตั้งแพ็คเกจบางอย่าง:

  • ไพทอร์ช
  • เผ็ดร้อน
  • มากมาย
  • sklearn
  • เอ็มทีซีเอ็นเอ็น
  • ylib (ดาวน์โหลดด้วยตนเองและคัดลอกไปยังโฟลเดอร์ปัจจุบัน)

การใช้งาน

1. การเตรียมชุดข้อมูล

ดาวน์โหลดชุดข้อมูล OULU-NPU, CASIA-FASD, Idiap Replay-Attack และ MSU-MFSD ใส่ชุดข้อมูลลงในไดเรกทอรีของ datasets/FAS

2. การเตรียมการล่วงหน้า

วิ่ง ./preposess.py

3. การสาธิต

เรียกใช้ ./train.py --protocol [O_C_I_to_M/O_M_I_to_C/O_C_M_to_I/I_C_M_to_O]

การอ้างอิง

หากคุณใช้ codebase ของเรา โปรดอ้างอิงงานของเรา: 

 @article{sun2023safas,
  title={Rethinking Domain Generalization for Face Anti-spoofing:
Separability and Alignment},
  author={Sun, Yiyou and Liu, Yaojie and Liu, Xiaoming and Li, Yixuan and Chu Wen-Sheng},
  journal={CVPR},
  year={2023}
}
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด