Arcface-PyTorch3 步装好并跑通你的人脸识别训练【免费下载链接】arcface-pytorch这是一个arcface-pytorch的源码可以用于训练自己的模型。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arc/arcface-pytorch这是一个基于 PyTorch 的 Arcface 人脸识别模型实现你能用它训练自己的权重并在 LFW人脸评估基准数据集上验证效果。本文带你 4 步完成 Arcface-PyTorch 安装与配置全程不需要额外折腾。 动手前环境自查检查项要求说明Python3.6 或更高python --version查看PyTorch1.2.0项目按此版本编写30 系显卡建议用 1.7.0GPU可选有 CUDA 显卡体验更好没有就改cudaFalse用 CPU磁盘5GB 以上空闲CASIA-WebFaces 训练集人脸训练数据集较大另有 LFW 评估集权重可选仓库已自带arcface_mobilefacenet.pth可直接开训 从克隆到跑通4 个步骤第 1 步克隆项目到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/arc/arcface-pytorch cd arcface-pytorch第 2 步安装 PyTorch 环境pip install torch1.2.0如果跑 训练入口 时报No module named xxx缺什么就pip install xxx比如 numpy、tqdm。第 3 步下载数据集并放到根目录训练集 CASIA-WebFaces 和评估集 LFW 在同一个网盘包链接https://pan.baidu.com/s/1qMxFR8H_ih0xmY-rKgRejw提取码bcrq解压后放在项目根目录。注意训练数据要按「每人一个文件夹」组织即datasets/people0/123.jpg这种结构这是项目读取的固定格式。想换别的 backbone主干特征提取网络如 mobilenet、iresnet的权重就下载权重包放进 权重目录链接https://pan.baidu.com/s/1ElJlfmMwOGX699MsgLY8qA提取码z3rq第 4 步生成标注文件并启动训练python txt_annotation.py python train.pytxt_annotation.py会扫描每个人脸文件夹生成cls_train.txt供train.py读取。启动前检查 train.py 里的backbone与model_path想加载已有权重续训两者必须对应model_path留空加pretrainTrue则只加载主干预训练权重。训练结束后跑 预测脚本 输入仓库自带的img/1_001.jpg和img/1_002.jpg能打印出两张人脸的距离值就说明链路通了。⚠️ 容易卡住的 3 个地方问运行 train.py 报No module named torch答多半是装到了另一个环境、或没激活环境。在当前激活环境里pip list确认没有就重装pip install torch1.2.0。问训练好了预测时 model_path 指向哪个文件答选 logs 文件夹下验证损失较低的权重文件并让 arcface.py 里的 backbone 和训练时一致。验证损失低只说明泛化好不保证准确度最高。问机器没有 GPU能跑吗答能。把 arcface.py 里的cuda改成 False 走 CPU预测没问题训练会明显变慢。训练完建议先跑 LFW 评估入口 看准确率之后可以试试调学习率、batch size或换 backbone 对比效果。【免费下载链接】arcface-pytorch这是一个arcface-pytorch的源码可以用于训练自己的模型。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arc/arcface-pytorch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Arcface-PyTorch：3 步装好并跑通你的人脸识别训练
Arcface-PyTorch3 步装好并跑通你的人脸识别训练【免费下载链接】arcface-pytorch这是一个arcface-pytorch的源码可以用于训练自己的模型。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arc/arcface-pytorch这是一个基于 PyTorch 的 Arcface 人脸识别模型实现你能用它训练自己的权重并在 LFW人脸评估基准数据集上验证效果。本文带你 4 步完成 Arcface-PyTorch 安装与配置全程不需要额外折腾。 动手前环境自查检查项要求说明Python3.6 或更高python --version查看PyTorch1.2.0项目按此版本编写30 系显卡建议用 1.7.0GPU可选有 CUDA 显卡体验更好没有就改cudaFalse用 CPU磁盘5GB 以上空闲CASIA-WebFaces 训练集人脸训练数据集较大另有 LFW 评估集权重可选仓库已自带arcface_mobilefacenet.pth可直接开训 从克隆到跑通4 个步骤第 1 步克隆项目到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/arc/arcface-pytorch cd arcface-pytorch第 2 步安装 PyTorch 环境pip install torch1.2.0如果跑 训练入口 时报No module named xxx缺什么就pip install xxx比如 numpy、tqdm。第 3 步下载数据集并放到根目录训练集 CASIA-WebFaces 和评估集 LFW 在同一个网盘包链接https://pan.baidu.com/s/1qMxFR8H_ih0xmY-rKgRejw提取码bcrq解压后放在项目根目录。注意训练数据要按「每人一个文件夹」组织即datasets/people0/123.jpg这种结构这是项目读取的固定格式。想换别的 backbone主干特征提取网络如 mobilenet、iresnet的权重就下载权重包放进 权重目录链接https://pan.baidu.com/s/1ElJlfmMwOGX699MsgLY8qA提取码z3rq第 4 步生成标注文件并启动训练python txt_annotation.py python train.pytxt_annotation.py会扫描每个人脸文件夹生成cls_train.txt供train.py读取。启动前检查 train.py 里的backbone与model_path想加载已有权重续训两者必须对应model_path留空加pretrainTrue则只加载主干预训练权重。训练结束后跑 预测脚本 输入仓库自带的img/1_001.jpg和img/1_002.jpg能打印出两张人脸的距离值就说明链路通了。⚠️ 容易卡住的 3 个地方问运行 train.py 报No module named torch答多半是装到了另一个环境、或没激活环境。在当前激活环境里pip list确认没有就重装pip install torch1.2.0。问训练好了预测时 model_path 指向哪个文件答选 logs 文件夹下验证损失较低的权重文件并让 arcface.py 里的 backbone 和训练时一致。验证损失低只说明泛化好不保证准确度最高。问机器没有 GPU能跑吗答能。把 arcface.py 里的cuda改成 False 走 CPU预测没问题训练会明显变慢。训练完建议先跑 LFW 评估入口 看准确率之后可以试试调学习率、batch size或换 backbone 对比效果。【免费下载链接】arcface-pytorch这是一个arcface-pytorch的源码可以用于训练自己的模型。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arc/arcface-pytorch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考