使用FaceNet或ArcFace在LFW数据集上进行个人脸识别模型训练

最新推荐文章于 2024-06-19 15:18:30 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PzBlockchain/article/details/133323130
本文探讨了在LFW数据集上使用FaceNet和ArcFace模型进行人脸识别的训练过程。这两款深度学习模型被广泛应用在人脸识别技术中，如安全系统和人脸认证。文章详述了数据集准备、模型选择及训练方法，并提供了相关源代码。

人脸识别是一种广泛应用于安全系统、人脸认证和社交媒体等领域的技术。FaceNet和ArcFace是两种常用的人脸识别模型，它们在LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集上进行训练，以实现高准确性的人脸识别。本文将详细介绍如何使用这两种模型进行训练，并提供相应的源代码。

  1. 数据集准备
    LFW数据集是一个广泛使用的人脸识别数据集，包含多个人的人脸图像。首先，你需要下载LFW数据集并解压缩。确保数据集的目录结构如下：
lfw
├── person1
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   └── ...
├── person2
│   ├── image1.jpg
│   ├── image2.jpg
│   └── ...
└── ...
  1. 模型选择
    FaceNet和ArcFace都是基于深度学习的人
人脸识别 - 使用FaceNet或ArcFace在LFW数据集上训练一个人脸识别模型
斌擎科技
04-20 2055
人脸识别是一种用于识别、鉴别和跟踪人脸的技术。它被广泛应用于许多领域，例如安全、监控、身份验证等。本篇文章介绍了如何使用FaceNet和ArcFace模型在LFW数据集上训练一个人脸识别模型。本文介绍了如何使用FaceNet和ArcFace模型进行人脸识别任务。我们使用LFW数据集来训练和评估模型，并使用PyTorch实现了两个模型。我们还介绍了数据预处理，数据增强，损失函数和优化器的实现。最后，我们可视化了训练和验证损失，以及评估结果。
FaceNet训练流程及注意事项
柏拉图工作室-AI学科
12-28 1303
1.创建FaceNet虚拟环境 conda create --name FaceNet python=3.5 2.进入 FaceNet虚拟环境，conda deactivate退出 FaceNet虚拟环境 windows：conda activate FaceNet Linux/Mac：source activate FaceNet 退出环境： windows：conda deactivate FaceNet Linux/Mac: source deactivate FaceNet 3.安装Tensorfl
【facenet人脸识别】利用LFW数据集进行人脸比对测试
qq_41978139的博客
11-18 4082
近期，做人脸识别项目，用到了facenet这个开源框架，并使用LFW人脸数据集进行了测试。现将该过程总结如下： 1 facenet简介 GitHub地址：https://github.com/davidsandberg/facenet.git facenet的原理就是基于同一人脸总是比不同人脸更相似这一先验知识，然后利用传统卷积神经网络特征提取，利用三元损失函数进行训练。最终，将人脸映射到特征空间后，同一身份的人脸距离较近，不同身份的人脸距离较远。模型的输出是...
Facenet + triplet_loss / arcface / constrastive_loss
daihaoguang的博客
06-19 597
Facenet是一个经典的人脸识别模型，训练采用了。但是使用有一些问题，比如模型难收敛，三元组组合爆炸等。之后ArcFace的出现，使得模型能够快速收敛，不同人的人脸能够得到较好的区分。但是，上述两种模型/方法本质上都是在做分类，而实际人脸识别/比对应该是openset的，两者之间有出入。对比学习是一种应对该问题的方式，部分出现类别限制。因此，本篇基于bubbliiiing的facenet做了一些拓展：除了原始的，还加入了arcface和。本篇对Facenet做了一些拓展和对比，供大家参考。
tf_facenet:facenet人脸检测与识别系统
03-11
tf_facenet facenet人脸检测与识别项目 说明 近期研究的学位论文是恢复生网络，看到了FaceNet采用了重组生网络，研究的同时顺带把人脸识别FaceNet实现下，并做了一个简单的人脸识别项目：包含人员登记，人员签到以及FaceNet模型训练，评估，测试，模型导出，数据制作。 通过MTCNN人脸检测模型，从照片中提取人脸图像；把人脸图像输入到FaceNet，计算嵌入的特征向量；采用annoy进行人脸匹配，比较特征向量间的欧式距离；项目利用谷歌浏览器调用电脑摄像头进行人脸采集与识别业务。 每次识别时间约240ms（仅MAC cpu）。 依赖 张量流1.8 python2.7 烧瓶 flask_sqlalchemy 烦恼 FaceNet原始码 官方预训练模型VGGFace2下载 LFW评估测试数据下载 亚洲人脸数据库_CASIA-FaceV5 原上传者地址： : 若无c
facenet lfw数据集 训练模型
02-15
总的来说，FaceNet模型利用深度学习技术对lfw数据集进行了训练，生成了一个高效的人脸识别模型。这个模型不仅在学术界受到关注，也在实际应用中得到了广泛应用，为我们的生活带来了便利。通过理解并运用这些技术，...
人脸识别领域经典数据集LFW数据集
05-25
在LFW数据集的使用中，通常会将图片分为训练集和测试集，用于训练和评估人脸识别模型。常见的评估方法是使用一对一对的比较，即对于每一对图片，算法需要判断是否为同一个人。数据集提供了1680对已知不同人的图片...
硬件环境是Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2678 v3 @ 2.50GHz, RAM 32GB，显卡为NVIDIA GeForce RTX 3090，计算：MobileNetV1、 ShuffleNet、 MobileNetV2、 MobileFaceNet、 FaceNet、ArcFace(ResNet50)六个模型在LFW数据集上进行人脸身份识别任务时，每张图片的平均推理时间
最新发布
06-17
我们正在处理一个关于在特定硬件环境下计算多个模型在LFW数据集上平均推理时间的查询。硬件环境是IntelXeonE5-2678v3处理器，32GBRAM和NVIDIAGeForceRTX3090显卡。涉及的模型包括：MobileNetV1,ShuffleNet,...
facenet lfw训练
u010451780的专栏
06-19 1605
https://blog.youkuaiyun.com/oYeZhou/article/details/88942598 近期，做人脸识别项目，用到了facenet这个开源框架，并使用LFW人脸数据集进行了测试。现将该过程总结如下： 1 facenet简介 GitHub地址：https://github.com/davidsandberg/facenet.git facenet的原理就是基于同一人脸总是比不同人脸更相似这一先验知识，然后利用传统卷积神经网络特征提取，利用三元损失函数进行训练。最终，将人脸映射到特征
FaceNet官方训练模型在LFW数据集下的测评
william_hehe的博客
03-10 1万+
1.运行环境：系统版本：Ubuntu16.042.实现步骤：2-1.获取LFW数据集：下载地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#resources2-2.下载FaceNet并配置环境1)  git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git2)  cd facenet3)  pip ...
基于ArcFace人脸应用
08-13
基于虹软Arcface人脸检测、人脸识别程序，可以调用本地摄像头进行实时人脸跟踪和识别，识别效率一百人库约为0.7S
FaceNet官方预训练模型
04-26
Pre-trained models NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.有需要的可以下载
facenet训练模型2018
07-23
facenet的2018训练模型 Training dataset：CASIA-WebFace和VGGFace2
Face-Recognition:在Pytorch上使用内置在Arcface上的预训练模型进行人脸识别
05-04
使用ARCFACE-Pytorch的人脸识别 介绍 此存储库包含face_verify.py和app.py，它们能够执行以下任务- 从图像，视频或网络摄像头中检测脸部并进行脸部识别。 app.py用于部署项目。 所需文件 requirements.txt 预训练模型或 。 自定义数据集 新训练的模型（facebank.pth和names.npy） 用户说明 首先下载项目后，您必须安装以下库。 安装 您可以通过从终端运行以下命令来一次安装所有依赖项。 $ pip install - r requirements . txt 对于使用“ pip”安装割炬，请运行以下命令 $ pip3 install torch == = 1.2 . 0 torchvision == = 0.4 . 0 - f https : // download . pytorch . org /
ArcFace 与 人脸识别三要素
热门推荐
yiran103的专栏
11-28 1万+
ArcFaceCosFace, AM-SoftmaxSphereFace 近年来，卷积神经网络由于在学习辨别特征方面的优势而显着提高了人脸识别的性能。为了增强 Softmax 损失的判别能力，乘性角度余量(SphereFace)和加性余弦余量(AM-Softmax, CosFace)分别将角度余量和余弦余量加入到损失函数中。 ArcFace 提出了一种新的监督信号，即加性角度裕度(ArcFace)...
LFW人脸数据库介绍
牛肉胡辣汤
10-13 3408
LFW（Labeled Faces in the Wild）是一个广泛使用的人脸识别数据库，由美国麻省理工学院（MIT）的Erik Learned-Miller教授等人创建。该数据库包含了大量真实世界中的人脸图像，用于评估和比较不同人脸识别算法的性能。LFW人脸数据库的特点在于其多样性和挑战性，其中包含了来自互联网的各种人脸图像，涵盖了不同的光照条件、姿势、年龄、种族等。LFW人脸数据库是一个广泛使用的人脸识别数据库，具有多样性和挑战性。它为研究人员提供了一个用于评估和比较不同人脸识别算法性能的标准基准。
FaceNet实现人脸识别----自己训练数据集并测试
m0_67241828的博客
08-06 1万+
FaceNet（A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering）是一种基于深度学习的人脸识别技术，能够将人脸图像转化为高维特征向量，并通过计算特征向量之间的距离关系来进行准确的人脸比对和识别。本教程着重在于如何使用FaceNet来训练自己的数据集（以本人识别为例），并进行简单的测试。有关原理在之后课程介绍。使用FaceNet训练自己的数据集要经过以下步骤： 配置环境方面采用keras=2.3.0、mtcnn=0.1.1、sklearn.anac
ubuntu下学会facenet的使用教程(一）
小孺牛博客
08-08 2366
本人第一次写博客，如有不清楚地方请包涵，话不多说，开始! 前提准备：ubuntu系统，gpu配置（本人是ubuntu16.04 python3.5 tensorflow-gpu1.4  cuda8.0 cudnn7.0 显卡1080ti) 配置详情参看如下链接：https://blog.youkuaiyun.com/prototype___/article/details/79797611 第一步 下载...
ubuntu下学会facenet的使用教程（三）
小孺牛博客
08-28 1180
不好意思,由于工作关系一直没写,话不多说,开始!!        对于大多数人来说,下载facenet的源代码,无非就是学习它的人脸识别,接下来首先我会展示源码中通过训练SVM分类器,得到的人脸识别(并不是真真意义上的人脸识别,因为需要提前训练分类器,若加一个人则无法识别),之后有时间的话,我会写一篇自己通过调用摄像头,无需训练的真真意义上的实时人脸识别系统,小伙伴注意留意的博客动态.话不多说,...
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