cavaface 项目使用教程

cavaface 项目使用教程

cavaface face recognition training project(pytorch) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cavaface

1. 项目目录结构及介绍

cavaface/
├── backbone/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── dataset/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── docs/
│   ├── INSTALL.md
│   ├── GETTING_STARTED.md
│   └── MODEL_ZOO.md
├── evaluation/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── head/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── loss/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── optimizer/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── util/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── config.py
└── train.py

目录结构介绍

• backbone/: 包含各种用于人脸识别的骨干网络，如ResNet、IR、IR-SE等。
• dataset/: 包含数据集处理的相关代码。
• docs/: 包含项目的文档，如安装指南、快速开始指南和模型库。
• evaluation/: 包含模型评估的相关代码。
• head/: 包含模型的头部结构。
• loss/: 包含各种损失函数，如Softmax、ArcFace等。
• optimizer/: 包含优化器的相关代码。
• util/: 包含各种实用工具和辅助函数。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• config.py: 项目的配置文件。
• train.py: 项目的启动文件。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是 cavaface 项目的启动文件，负责模型的训练过程。它包含了数据加载、模型初始化、损失函数定义、优化器选择以及训练循环等核心功能。

主要功能

• 数据加载: 从配置文件中读取数据集路径，并加载数据。
• 模型初始化: 根据配置文件中的参数初始化模型。
• 损失函数定义: 选择并初始化损失函数。
• 优化器选择: 根据配置文件选择合适的优化器。
• 训练循环: 执行模型的训练过程，包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是 cavaface 项目的配置文件，包含了训练过程中所需的各种参数和配置选项。

主要配置项

• 数据集路径: 指定训练和验证数据集的路径。
• 模型参数: 定义模型的结构和参数，如骨干网络类型、层数等。
• 损失函数: 选择使用的损失函数类型。
• 优化器: 选择使用的优化器类型及其参数，如学习率、权重衰减等。
• 训练参数: 定义训练过程中的参数，如批量大小、训练轮数、学习率调度策略等。

通过修改 config.py 文件，用户可以自定义训练过程中的各种参数，以适应不同的训练需求和数据集。

cavaface face recognition training project(pytorch) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cavaface