Insightface制作rec和idx的训练集

本文详述了使用InsightFace工具制作rec和idx格式训练集的过程,包括对齐图像、修改lst文件及生成example.rec和example.idx的步骤。重点介绍了lst文件的正确格式及其在训练中的作用。

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Insightface制作rec和idx的训练集

####要求

  • 制作成rec和idx的数据集需要先对齐,使用作者的 $INSIGHTFACE/src/align 的对齐代码可以对齐并生成lst
  • 需要用到property和lst,使用face2rec2.py会在指定目录下寻找lst结尾的文件,因此可把lst更名为example.lst,运行face2rec2.py会在指定目录下生成example.rec、example.idx。
  • property中就定义数据集的格式,整体内容如下:1000,112,112 ,其中1000代表人脸的类别数目,图片格式为112x112。
cd $INSIGHTFACE\src\data
python face2rec2.py --encoding=.png $INSIGHTFACE/datasets/facescrubs_aligned 
  • 过程中我将lst中的相对路径改为了绝对路径,发现相对路径会出现一些小问题

  • 如果使用自己制作的lst,需要注意一下格式,据个栗子。

1 path/Adam_Brody/Adam_Brody_277.png 25

第一个参数“1”代表已对齐的图片,第二个参数代表图片的路径,第三个参数代表图片的标签编号

中间不能用空格隔开,必须用/t(TAB)隔开,用空格会报错。

### InsightFace 使用指南 #### 3.1 安装教程 为了使用InsightFace,首先需要准备环境并安装必要的依赖库。推荐使用Anaconda创建虚拟环境以管理Python包。 ```bash conda create -n insightface python=3.8 conda activate insightface pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 git clone https://github.com/deepinsight/insightface.git cd insightface pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会克隆InsightFace仓库,并安装所需的Python包[^4]。 #### 3.2 使用方法 完成安装后,可以加载预训练模型来进行人脸检测、识别等操作: ```python from insightface.app import FaceAnalysis app = FaceAnalysis(providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']) app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)) img_path = "path_to_image.jpg" faces = app.get(img_path) for idx, face in enumerate(faces): print(f"Detected {idx}th face.") print(face) ``` 这段代码展示了如何初始化`FaceAnalysis`对象,并利用它处理图像文件来获取其中的人脸信息。 #### 3.3 应用场景 InsightFace广泛应用于多个领域,包括但不限于安防监控系统中的人脸追踪与身份验证;社交网络平台上的自动标签功能;以及医疗保健行业里患者面部特征分析辅助诊断疾病等方面[^1]。 #### 3.4 模型训练 对于希望进一步优化或定制化InsightFace模型的研究人员来说,可以从官方GitHub页面下载开源的数据集用于重新训练现有模型或者构建新的神经网络架构。具体步骤涉及调整超参数设置、增加正则化项防止过拟合等问题,在此过程中可能还需要借助分布式计算框架加速收敛过程[^2]。
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