SwinFace 项目使用教程

SwinFace 项目使用教程

SwinFace Official Pytorch Implementation of the paper, "SwinFace: A Multi-task Transformer for Face Recognition, Facial Expression Recognition, Age Estimation and Face Attribute Estimation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/SwinFace

1. 项目目录结构及介绍

SwinFace 项目是一个基于 PyTorch 的多任务人脸识别模型，它能够同时进行人脸识别、面部表情识别、年龄估计和面部属性估计。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

SwinFace/
├── pictures/                   # 存储示例图片文件
├── swinface_project/           # 包含模型实现和训练相关代码
├── train.sh                    # 训练模型的脚本文件
├── inference.py                # 模型推理的示例脚本
├── LICENSE                     # 项目使用的许可证文件
└── README.md                   # 项目说明文件

• pictures/: 包含用于演示和测试的图片文件。
• swinface_project/: 包含模型架构、数据处理、训练和测试等核心代码。
• train.sh: 包含训练模型所需的命令。
• inference.py: 提供了一个如何使用 SwinFace 进行推理的示例。
• LICENSE: 项目使用的 MIT 许可证。
• README.md: 提供了项目的详细说明和基本信息。

2. 项目的启动文件介绍

train.sh 脚本用于启动模型的训练过程。以下是 train.sh 的基本使用方法：

bash train.sh

运行该脚本将执行以下操作：

• 设置环境变量和参数。
• 加载数据集。
• 初始化模型。
• 开始训练过程，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
• 保存训练过程中的检查点。

inference.py 脚本则用于模型的推理，以下是 inference.py 的基本使用方法：

python inference.py

运行该脚本将加载预训练的模型，并对指定的图片进行推理，输出人脸识别、面部表情识别、年龄估计和面部属性估计的结果。

3. 项目的配置文件介绍

本项目的主要配置是通过代码中的参数进行设置的，而不是通过单独的配置文件。在 train.sh 脚本和 inference.py 脚本中，你可以找到以下几种配置参数：

• 数据集路径：需要指定训练和测试数据集的路径。
• 模型参数：包括模型架构、学习率、批量大小等。
• 训练参数：包括训练的epoch数量、保存检查点的频率等。
• 推理参数：包括用于推理的模型路径、待推理图片路径等。

确保在运行脚本之前正确设置这些参数，以确保项目能够正确运行。

SwinFace Official Pytorch Implementation of the paper, "SwinFace: A Multi-task Transformer for Face Recognition, Facial Expression Recognition, Age Estimation and Face Attribute Estimation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/SwinFace