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      • 训练

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

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