2019.12.10
: 更新VarGFaceNet的训练模型,参考https://github.com/zma-c-137/VarGFaceNet
2019.10.21
: 更新人脸检测模型,检测器是基于SSH,相较于原版检测,该版本主要更新了误检
2019.10.01
: 公布人脸识别模型,模型基于glint和私有数据训练,在私有数据上拥有0.88的F1-score,insightface原始模型0.56
说明:算法集成insightface:https://github.com/deepinsight/insightface
改进地方:ssh(人脸检测)+prnet(68 landmark 人脸对齐, 3d人脸mask)+insightface
(1)修改人脸检测器(优化后的SSH,误检率更低,对大角度和blur的face进行过滤)
(2)使用68个点的landmark,prnet的对齐效果更准
(3)利用prnet拟合有效区域的人脸位置,抠出背景,以平均人脸像素填充背景,减少噪声影响,会在图片质量较好的情况下提高识别
(1)mxnet
(2)tensorflow
http://trillionpairs.deepglint.com/data
cd make_rec
(1)为了合并数据,可采用generate_lst.sh
(2)property是属性文件,里面内容是类别数和图像大小,例如
1000,112,112 其中1000代表人脸的类别数目,图片格式为112x112(一直都不知道怎么自动生成这个,我是自己写的)
(3)sh generate_lst.sh
python gen_valdatasets.py
python3 gen_datasets.py #完成后会output下生成train.lst
python3 -u ./src/eval/verification.py --gpu 0 --model "./models/glint-mobilenet/model,1" --target 'lfw'
sh verification.sh
CUDA_VISIBLE_DEVICES='2,3,4,5' python3 -u train.py --network r100 --loss arcface --per-batch-size 64 2>&1 > log.log &
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 src/data/dataset_merge.py --include 001_data,002_data --output ms1m+vgg --model ../../models/model,1
'参数设置'
network backbone: r100 ( output=E, emb_size=512, prelu )
loss function: arcface(m=0.5)
batch-size:256, 4gpu, config.fc7_wd_mult = 10
lr = 0.004, lr_steps [105000, 125000, 150000], default.wd = 0.0005, end with 180001,
then retrain with lr = 0.0004, lr_steps[200000, 300000, 400000], default.wd = 0.00001
Data | LFW | CFP_FP | AgeDB30 |
---|---|---|---|
ACCU(%) | 99.82+ | 98.50+ | 98.25+ |
5.1. 人脸检测模型请参见 https://github.com/bleakie/mxnet-ssh-face-detection (在自有数据集上标定+修改部分训练参数,可在FDDB上取得98.7%)
5.2. mask人脸识别预训练模型(模型基于glint和私有数据训练,backbone resnet152,在私有数据上拥有0.88的F1-score,insightface原始模型0.56,因为进行了私有数据的增强训练,在开源测试集上效果一般)
链接: https://drive.google.com/drive/folders/1zWadm9yu0rcjIQ_MnoXAQ27kA-CJYGms?usp=sharing
百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1ySZeJWa-r7oS4E_8dpdo4w 提取码: enph
5.3. VarGFaceNet预训练模型,使用RetinaFace的5点landmark对齐face_align_util.py/ARC_FACE(没有使用mask)
百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1x7aZVaslT6vtlpO-6zr1Pw 提取码: ds3c
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释放训练好的模型(PRNET,更新人脸检测模型基于Retina的RetinaDetection 链接:https://github.com/bleakie/RetinaDetector )
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近期会更新新的识别策略,可相较于现版本提高2%