InsightFace-v2 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

InsightFace-v2/
├── data/
│   ├── images/
│   ├── megaface/
│   ├── mtcnn/
│   ├── retinaface/
│   └── test/
├── align_faces.py
├── config.py
├── data_gen.py
├── demo.py
├── extract.py
├── focal_loss.py
├── image_aug.py
├── lfw_eval.py
├── megaface.py
├── models/
├── optimizer.py
├── pre_process.py
├── requirements.txt
├── train.py
└── utils.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括训练数据和测试数据。

  • images/: 存放图像数据。
  • megaface/: 存放 MegaFace 数据集。
  • mtcnn/: 存放 MTCNN 相关文件。
  • retinaface/: 存放 RetinaFace 相关文件。
  • test/: 存放测试数据。

• align_faces.py: 用于人脸对齐的脚本。

• config.py: 项目的配置文件。

• data_gen.py: 数据生成脚本。

• demo.py: 演示脚本，用于展示模型效果。

• extract.py: 数据提取脚本。

• focal_loss.py: 实现 Focal Loss 的脚本。

• image_aug.py: 图像增强脚本。

• lfw_eval.py: LFW 数据集评估脚本。

• megaface.py: MegaFace 数据集处理脚本。

• models/: 存放模型定义的目录。

• optimizer.py: 优化器定义脚本。

• pre_process.py: 数据预处理脚本。

• requirements.txt: 项目依赖文件。

• train.py: 训练脚本。

• utils.py: 工具函数脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练人脸识别模型。该脚本会加载配置文件中的参数，初始化模型、优化器和损失函数，然后开始训练过程。

使用方法

python train.py

demo.py

demo.py 是演示脚本，用于展示训练好的模型在图像上的识别效果。该脚本会加载预训练模型，并对输入图像进行人脸识别。

使用方法

python demo.py --image_path path/to/image.jpg

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，包含了训练过程中所需的各种参数设置。以下是配置文件中的一些关键参数：

# 数据路径
DATA_DIR = 'data/'

# 模型参数
MODEL_NAME = 'resnet101'
NUM_CLASSES = 85164

# 训练参数
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 50
LEARNING_RATE = 0.001

# 其他参数
USE_CUDA = True
LOG_DIR = 'runs/'

配置文件说明

• DATA_DIR: 数据集的根目录。
• MODEL_NAME: 使用的模型名称，如 resnet101。
• NUM_CLASSES: 分类的类别数，通常为人脸识别中的身份数量。
• BATCH_SIZE: 训练时的批量大小。
• EPOCHS: 训练的总轮数。
• LEARNING_RATE: 学习率。
• USE_CUDA: 是否使用 CUDA 进行加速。
• LOG_DIR: 日志文件的保存路径。

通过修改 config.py 中的参数，可以调整训练过程中的各种设置，以适应不同的需求和环境。