人脸识别项目

摘要

使用预训练的ResNet50，损失函数使用ArcFace，数据集使用Youtube Faces

使用导引

1. 下载Youtube Faces中的aligned_images_DB.tar.gz并解压，接着在config/settings.py中设置数据集路径
2. 下载dlib 68关键点检测模型并解压，放在files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat，你可以在config/settings.py中设置该参数。你也可以设置其他参数。
3. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt

   注意：如果你有GPU并且想使用CUDA版本的PyTorch，请参考PyTorch官网安装
4. 训练模型

   python train.py

训练完成后自己组织数据库识别

1. 数据集组织 testdataraw/人名/图片
2. 识别测试 在训练完成后，你可以使用提供的test.py脚本进行识别测试：

   python test.py --img /path/to/your/image.*

许可证

MIT