SeesawFaceNet PyTorch 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

seesawfacenet_pytorch/
├── figures/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

• figures/: 存放项目相关的图表和图像文件。
• src/: 项目的主要代码目录，包含模型定义、工具函数等。
  • init.py: 初始化文件，用于模块导入。
  • model.py: 定义了SeesawFaceNet模型的核心代码。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，通常为MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息、使用方法等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要用于训练和测试模型。以下是主要的启动文件及其功能：

• train.py: 用于训练SeesawFaceNet模型。可以通过命令行参数指定批量大小、学习率、训练轮数等。

  python train.py -b [batch_size] -lr [learning rate] -e [epochs]
  

• infer_on_video.py: 用于在视频上进行人脸验证。可以通过命令行参数指定视频文件和保存文件名。

  python infer_on_video.py -f [video file name] -s [save file name]
  

• face_verify.py: 用于在摄像头或视频上进行实时人脸验证。

  python face_verify.py
  

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数在启动文件中进行配置。以下是一些常用的配置参数：

• batch_size: 训练时的批量大小。
• learning_rate: 训练时的学习率。
• epochs: 训练的总轮数。
• video_file: 在视频上进行人脸验证时的视频文件路径。
• save_file: 保存验证结果的文件名。

这些参数可以通过命令行在启动文件中指定，例如：

python train.py -b 256 -lr 0.001 -e 100

以上命令将使用批量大小为256、学习率为0.001、训练100轮的方式启动训练过程。