AI - face

資料

1. MTCNN 检测人脸
2. insightface人脸识别(mainly based on MXNet)
3. convert mxnet to caffe

insightface

环境安装

1. pip3：sudo apt install python3-pip
2. numpy：pip3 install --user numpy scipy matplotlib
3. pip install mxnet-cu101
   [1] cuda版本是10.1
4. pip install opencv-python
5. insightface下载

训练

前处理

1. 基于检测网络检测对齐，如MTCNN
2. 基于属性网络去除戴墨镜、口罩的
3. 删除角度大于60度的
4. 删除id文件数小于5的

打包

1. mxnet框架中的脚本 im2rec.py
2. 生成文件夹内的文件列表 (name.lst)
   (1) python im2rec.py --list --recursive name data_dir
3. 生成二进制文件(name.rec, name.idx)
   (1) python im2rec.py name.lst data_dir

训练

1. 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'

2. 训练命令
   CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘0’ python -u train.py --network r100 --loss arcface --dataset emore