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    Python
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    MIT License
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Repository Details

这是一个arcface-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。

Arcface:人脸识别模型在Pytorch当中的实现


目录

  1. 仓库更新 Top News
  2. 相关仓库 Related code
  3. 性能情况 Performance
  4. 所需环境 Environment
  5. 注意事项 Attention
  6. 文件下载 Download
  7. 预测步骤 How2predict
  8. 训练步骤 How2train
  9. 参考资料 Reference

Top News

2022-03:创建仓库,支持不同模型训练,支持大量可调整参数,支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪。

相关仓库

模型 路径
facenet https://github.com/bubbliiiing/facenet-pytorch
arcface https://github.com/bubbliiiing/arcface-pytorch
retinaface https://github.com/bubbliiiing/retinaface-pytorch
facenet + retinaface https://github.com/bubbliiiing/facenet-retinaface-pytorch

性能情况

训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 accuracy Validation rate
CASIA-WebFace arcface_mobilenet.pth LFW 112x112 99.11% 0.95033+-0.02152 @ FAR=0.00133
CASIA-WebFace arcface_mobilefacenet.pth LFW 112x112 98.78% 0.91100+-0.01745 @ FAR=0.00100
CASIA-WebFace arcface_iresnet50.pth LFW 112x112 98.93% 0.93100+-0.01422 @ FAR=0.00133

(arcface_mobilenet的准确度相比其它较高是因为使用了backbone的预训练权重,正在努力调参中。)

所需环境

pytorch==1.2.0

文件下载

已经训练好的权值可以在百度网盘下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1ElJlfmMwOGX699MsgLY8qA 提取码: z3rq

训练用的CASIA-WebFaces数据集以及评估用的LFW数据集可以在百度网盘下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1qMxFR8H_ih0xmY-rKgRejw 提取码: bcrq

预测步骤

a、使用预训练权重

  1. 下载完库后解压,可直接运行predict.py输入:
img\1_001.jpg
img\1_002.jpg
  1. 也可以在百度网盘下载权值,放入model_data,修改arcface.py文件的model_path后,输入:
img\1_001.jpg
img\1_002.jpg

b、使用自己训练的权重

  1. 按照训练步骤训练。
  2. 在arcface.py文件里面,在如下部分修改model_path和backbone使其对应训练好的文件;model_path对应logs文件夹下面的权值文件,backbone对应主干特征提取网络
_defaults = {
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   使用自己训练好的模型进行预测要修改model_path,指向logs文件夹下的权值文件
    #   训练好后logs文件夹下存在多个权值文件,选择验证集损失较低的即可。
    #   验证集损失较低不代表准确度较高,仅代表该权值在验证集上泛化性能较好。
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "model_path"        : "model_data/arcface_mobilefacenet.pth",
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   输入图片的大小。
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"       : [112, 112, 3],
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   所使用到的主干特征提取网络,与训练的相同
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "backbone"          : "arcface_mobilefacenet",
    #--------------------------------------#
    #   是否进行不失真的resize
    #--------------------------------------#
    "letterbox_image"   : True,
    #--------------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #--------------------------------------#
    "cuda"              : True,
}
  1. 运行predict.py,输入
img\1_001.jpg
img\1_002.jpg

训练步骤

  1. 本文使用如下格式进行训练。
|-datasets
    |-people0
        |-123.jpg
        |-234.jpg
    |-people1
        |-345.jpg
        |-456.jpg
    |-...
  1. 下载好数据集,将训练用的CASIA-WebFaces数据集以及评估用的LFW数据集,解压后放在根目录。
  2. 在训练前利用txt_annotation.py文件生成对应的cls_train.txt。
  3. 利用train.py训练模型,训练前,根据自己的需要选择backbone,model_path和backbone一定要对应。
  4. 运行train.py即可开始训练。

评估步骤

  1. 下载好评估数据集,将评估用的LFW数据集,解压后放在根目录
  2. 在eval_LFW.py设置使用的主干特征提取网络和网络权值。
  3. 运行eval_LFW.py来进行模型准确率评估。

Reference

https://github.com/deepinsight/insightface
https://github.com/timesler/facenet-pytorch

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