国内出名网站建设设计公司,郑州app开发公司定制外包,icp备案证书,外贸网店系统欢迎关注我的公众号 [极智视界]#xff0c;获取我的更多经验分享
大家好#xff0c;我是极智视界#xff0c;本文介绍 实战pytorch arcface人脸识别#xff0c;并提供完整项目源码。 本文介绍的实战arcface人脸识别项目#xff0c;提供完整的可以一键训练、测试的项目工程… 欢迎关注我的公众号 [极智视界]获取我的更多经验分享
大家好我是极智视界本文介绍 实战pytorch arcface人脸识别并提供完整项目源码。 本文介绍的实战arcface人脸识别项目提供完整的可以一键训练、测试的项目工程源码获取方式有两个 (1) 本文工程项目资源下载链接https://download.csdn.net/download/weixin_42405819/87501128 (2) 加入我的知识星球「极智视界」星球内有更多项目源码下载链接https://t.zsxq.com/0aiNxERDq ArcFace是一种基于深度学习的人脸识别算法可以将不同的人脸图像映射到高维特征空间中并通过计算特征向量之间的距离或相似度来实现人脸识别。与传统的人脸识别算法相比ArcFace主要有以下两个优点
针对人脸特征进行归一化处理。通过将人脸特征向量进行L2归一化处理可以使得特征向量具有更好的可比性和稳定性从而提高了人脸识别的准确率。对特征向量和权重向量进行角度度量。传统的人脸识别算法使用的是欧式距离度量方法而ArcFace则采用余弦相似度度量方法这样可以使得特征向量之间的相似度更加准确。
ArcFace的核心是通过多层卷积和池化操作来提取人脸图像的特征最后将特征向量进行归一化和角度度量。在训练时使用大量的人脸图像和对应的标签通过反向传播算法来优化网络参数。ArcFace的网络结构主要包括以下几个部分
前置网络Backbone Network用于提取人脸图像的特征通常使用的是一些经典的卷积神经网络如ResNet、Inception等。人脸对齐模块Face Alignment Module用于将人脸图像进行对齐使得不同角度、姿态、表情等情况下的人脸图像具有一致的表征。常用的对齐方法包括仿射变换、人脸关键点定位等。特征表示模块Feature Representation Module用于将对齐后的人脸图像特征映射到高维特征空间中通常使用的是全连接层或卷积层。损失函数Loss Function用于训练网络并将不同的人脸特征向量在高维特征空间中分开通常使用的是分类损失函数或距离度量损失函数。
其中最核心的部分是损失函数。本项目的ArcFace工程项目在损失函数部分使用了Focal Loss。在人脸识别算法中由于人脸图像的数量往往是类别不平衡的即一些人的图像数量较少而另一些人的图像数量较多因此类别不平衡问题是一大挑战。Focal Loss正是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数因此在人脸识别算法中Focal Loss得到了广泛的应用。与传统的softmax损失函数相比ArcFace的损失函数引入了一个角度余弦值cos(θ)用于衡量特征向量和分类超平面的相似度。同时ArcFace还引入了一个权重衰减系数m用于增强样本的差异性以便更好地区分不同的人脸。
介绍了一些人脸识别背景和应用之后开始咱们的人脸识别项目实战。
本项目是基于arcface pytorch版本。
在拿到完整工程代码后可以看到工程的目录结构如下 接着咱们开始实战。
首先进行开发环境的准备依赖已经放在 requirements.txt 里面了。
# 安装anaconda略过~
# 使用conda管理py开发环境
conda create -n arcface_py37 python3.7.5# 激活conda环境
conda activate arcface_py37# 安装py依赖
pip install -i https://pypi.douban.com/simple -r requirements.txt
完了之后记得还需要将/root/anaconda3/envs/arcface_py37/lib/python3.7/site-packages/resnet中的__init__.py、resnet101.py、resnet152.py进行一些简单的修改。
将__init__.py修改为
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from .resnet152 import ResNet152
from .resnet101 import ResNet101
将 resnet101.py 中的开头相应部分替换为如下部分
from keras.layers import (Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, AveragePooling2D, ZeroPadding2D,Flatten, Activation, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, add)
from keras.layers.normalization.batch_normalization_v1 import BatchNormalization
from keras.models import Model
from keras import initializers
from keras.layers import Layer, InputSpec
from tensorflow.keras.utils import get_source_inputs
from keras import backend as K
from keras_applications.imagenet_utils import _obtain_input_shape
from keras.utils.data_utils import get_file
将 resnet152.py 中的开头相应部分替换为如下部分
from __future__ import print_function
from __future__ import absolute_importfrom keras.layers import (Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, AveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D,GlobalAveragePooling2D, ZeroPadding2D, Flatten, Activation, add)
from keras.layers.normalization.batch_normalization_v1 import BatchNormalization
from keras.models import Model
from keras import initializers
from keras.layers import Layer, InputSpec
from tensorflow.keras.utils import get_source_inputs
from keras import backend as K
from keras_applications.imagenet_utils import _obtain_input_shape
from keras.utils.data_utils import get_file
接着咱们准备训练数据集训练和测试数据集我已经为你们好并放在百度网盘里你可以直接下载使用。 链接: 提取处 提取码: 6666 下载解压好后将其放到arcface-pytorch/data下至此data的目录结构会是这样的
| data- datasets- lfw- lfw-align-128- lfw_test_pair.txt- webface- CASIA-maxpy-clean- cleaned_list.txt- dataset.py
开始训练
python train.py 开始测试
python test.py 这样就大功告成了。 好了以上分享了 实战pytorch arcface人脸识别包括完整的项目工程源码分享希望我的分享能对你的学习有一点帮助。 【极智视界】
《极智项目 | 实战pytorch arcface人脸识别》 畅享人工智能的科技魅力。邀请您加入我的知识星球星球内有丰富的AI技术应用相关技术文章、资源、项目源码涵盖人脸、检测、分割、多模态、自动驾驶、工业等实用、好玩的项目应用一定会对你的学习有所帮助。https://t.zsxq.com/0aiNxERDq
