Probabilistic-Face-Embeddings 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Probabilistic-Face-Embeddings/
├── align/
│   └── align_dataset.py
├── assets/
├── clib/
├── config/
│   └── sphere64_casia.py
├── data/
├── evaluation/
│   └── eval_lfw.py
├── log/
├── models/
│   └── uncertainty_module.py
├── pretrained/
├── proto/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── network.py
└── train.py

目录结构介绍

• align/: 包含用于数据对齐的脚本，例如 align_dataset.py。
• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• clib/: 可能包含一些C语言库或扩展。
• config/: 存放项目的配置文件，例如 sphere64_casia.py。
• data/: 用于存放数据集文件。
• evaluation/: 包含用于模型评估的脚本，例如 eval_lfw.py。
• log/: 存放训练日志和检查点文件。
• models/: 包含模型的定义文件，例如 uncertainty_module.py。
• pretrained/: 存放预训练模型文件。
• proto/: 可能包含一些协议文件或元数据。
• utils/: 包含一些工具函数或辅助脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• network.py: 网络结构定义文件。
• train.py: 训练脚本文件。

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 Probabilistic Face Embeddings 模型。该脚本会根据配置文件中的参数进行模型的训练，并将训练过程中的日志和检查点保存到指定目录。

使用方法

python train.py config/sphere64_casia.py

evaluation/eval_lfw.py

eval_lfw.py 是用于评估模型的脚本，主要用于在 LFW 数据集上进行模型性能的测试。

使用方法

python evaluation/eval_lfw.py --model_dir /path/to/your/model/directory --dataset_path data/lfw_mtcnncaffe_aligned

3. 项目的配置文件介绍

config/sphere64_casia.py

sphere64_casia.py 是项目的配置文件，定义了训练过程中使用的各种参数，包括数据集路径、预训练模型路径、网络结构定义以及其他超参数。

配置文件内容示例

# 数据集路径
dataset_path = 'data/casia_mtcnncaffe_aligned'

# 预训练模型路径
pretrained_model_path = 'pretrained/sphere64_caisa_am/'

# 网络结构定义
network_definition = 'models/uncertainty_module.py'

# 其他超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

通过修改配置文件中的参数，可以调整训练过程中的各种设置，以适应不同的需求和数据集。