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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 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
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_import
from 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: pan.baidu.com/s/14uIS9lLG… 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。
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