# arcface-pytorch
### 一、环境准备
```
# 安装anaconda,略过~
# 使用conda管理py开发环境
conda create -n arcface_py37 python=3.7.5
# 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
```
### 二、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: https://pan.baidu.com/s/14uIS9lLGdGUCgDpmyfUs0Q 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
```
### 三、训练
```
python train.py
```
### 四、测试
```
python test.py
```
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
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。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。 本项目包含了完整的人脸识别项目,包括训练和测试数据集、训练和测试py脚本,按照工程README.md进行依赖安装和配置后,可以一键执行人脸识别的训练和测试。
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arcface-pytorch.zip (20个子文件)
arcface-pytorch
.DS_Store 6KB
data
.DS_Store 6KB
dataset.py 2KB
utils
.DS_Store 6KB
view_model.py 4KB
visualizer.py 1KB
Digraph.gv.pdf 18KB
Digraph.gv 1KB
requirements.txt 149B
models
__init__.py 67B
.DS_Store 6KB
metrics.py 6KB
resnet.py 11KB
focal_loss.py 509B
checkpoints
train.py 4KB
test.py 5KB
README.md 853B
config
__init__.py 21B
.DS_Store 6KB
config.py 1KB
共 20 条
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