face
資料
- MTCNN 检测人脸
- insightface人脸识别(mainly based on MXNet)
- convert mxnet to caffe
insightface
环境安装
- pip3：sudo apt install python3-pip
- numpy：pip3 install --user numpy scipy matplotlib
- pip install mxnet-cu101
[1] cuda版本是10.1 - pip install opencv-python
- insightface下载
训练
前处理
- 基于检测网络检测对齐，如MTCNN
- 基于属性网络去除戴墨镜、口罩的
- 删除角度大于60度的
- 删除id文件数小于5的
打包
- mxnet框架中的脚本 im2rec.py
- 生成文件夹内的文件列表 (name.lst)
(1) python im2rec.py --list --recursive name data_dir - 生成二进制文件(name.rec, name.idx)
(1) python im2rec.py name.lst data_dir
训练
- 修改配置信息 config.py
dataset.emore.dataset_path = './alg_test' # 默认名字 train.rec, train.idx
dataset.emore.num_classes = 1193
dataset.emore.image_shape = (128, 128, 3)
default.end_epoch = 200
default.per_batch_size = 40
default.ckpt = 3
default.lr_steps = '65682,112680,150240,187870'
default.models_root = './models'
- 训练命令
CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘0’ python -u train.py --network r100 --loss arcface --dataset emore
