人脸识别模型训练 |
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人脸识别模型训练
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github地址： face-recognition-supervised-by-center-loss 这里介绍我训练的人脸识别模型，放到了github上，各位看官路过的可以点个star 简介这个仓库我提供了训练人脸深度神经网络的代码，框架使用的是pytorch。损失函数用的是center_loss。同时也提供了triplet_loss的实现。但是根据我的训练经验，用triplet_loss训练没有用center_loss准确度高。所以推荐center_loss。网络我使用的是标准的vgg16。你也可以根据自己的需求换成resnet 或者其他。我相信会获得更高的准确度（大概高两三个百分点的样子）。因为工作需求我选择了vgg16。训练数据我选择的是vggface2(8631个id 及300万照片)。MSLM 有更多的数据，用MSLM 训练我相信结果h会再好一点（大概一两个百分点）。测试数据集我选择的是LFW 训练结果vgg16+vggface2: 测试准确度: 0.967 auc: 0.99
(测试时代码绘制的ROC曲线图) 环境python3, pytorch 代码既可以在CPU运行，也可以在GPU中运行，支持多显卡 数据准备所有的人脸都需要被对齐，使用MTCNN算法，然后才裁剪成112*112大小。 获取数据以及对齐的方法请参考 https://github.com/deepinsight/insightface 这个仓库里提供了mxnet压缩的数据，关于解压缩的方法仓库里也有提供，可以下载下来用它的代码解压缩。里边的图片已经对齐并且裁剪好的。如果你想对齐自己的数据，也可以用它src/align里的代码对齐自己的数据。如果你的数据不对齐，效果会很差。 因为vggface2的数据太大了，还是读者自行下载，我提供了LFW测试集的下载连接 链接：https://pan.baidu.com/s/1hfTRck0jc2HM1Ya2r-BAVQ 提取码：z2qn 数据的存放地址： datasets文件夹里 存放格式(一定要按类别存放)：--datasets --vggface2(数据集名) ---类别名（这里是人名或者时编号） ---1111.jpg 训练 使用center loss (recommand)paper: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 1.修改配置文件 -------> training_certer.json 我把所有的配置项都写在了json文件里，这样训练的时候就不用带一大堆参数了。 参数名默认值说明 dataroot "datasets/vggface2"训练集的地址，放到dataset文件夹里 lfw_dir |"datasets/lfw_alighed"测试集的地址lfw_pairs_path "datasets/lfw_alighed"测试集的triplet对 log_dir "./checkpoints"存放checkpoint的地址 resume false是否预训练加载checkpointstart_epoch0开始的epoch序号epochs 50训练的epoch数no_cuda false使用cuda为false,不适用为truegpu_id "0,1"gpu序号num_workers 10加载数据的进程数seed | 0| random seed|0随机数种子 val_interval 200每隔$(val_interval) batchs ，用测试集测试一次log_interval 10每隔$(log_interval) batchs ，打印训练的信息（loss等）save_interval 500每隔$(save_interval ) batchs ，保存checkpoint batch_size256traing batch_sizetest_batch_size 128test_batch_size optimizer "sgd"优化器：sgd/adam/adagradlr 0.1学习率center_loss_weight 0.5center_loss 所占权重alpha 0.5center的学习率beta1 0.9adam param1lr_decay 1e-4adam param2wd 0.0adam param32. 运行 python train_center.py使用triplet loss paper：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 1.修改配置文件 -------> training_triplet.json 比之前的配置项多了两个参数 参数名默认值说明n_triplets 1000000 训练用的triplet pairs 的数量margin 0.5margin in paper FaceNet2.运行 python train_triplet.py你可以观察训练的过程 使用tensorboard. 具体的方式被写在了： "checkpoints/readme.txt" 预训练的checkpoints这里提供我自己训练的vgg16的模型一个，可以放在checkpoints里加载 链接：https://pan.baidu.com/s/1IPdmFy0bFfPt1xqV8S7eDg 提取码：89sf 代码中加载checkpoints的逻辑是：遍历checkpoints文件夹所有pth文件，选择Acc后面数最大的，例如checkpoints_Acc0.89 .pth 和 checkpoints_Acc0.99 .pth 就会选择 后一个加载 |
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