SphereFace+ 项目启动与配置教程

牧丁通

于 2025-05-27 09:00:40 发布

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SphereFace+ 项目启动与配置教程

sphereface-plus SphereFace+ Implementation for in NIPS'18. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/sphereface-plus

1. 项目的目录结构及介绍

SphereFace+ 项目目录结构如下：

SphereFace-Plus/
├── preprocess/            # 预处理脚本和工具
├── train/                # 训练相关脚本和配置文件
├── test/                 # 测试相关脚本和工具
├── tools/                # 辅助工具，如Caffe编译等
├── data/                 # 存放数据集
├── result/               # 存储预处理结果和模型文件
├── .gitmodules           # 定义子模块
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── TrainingNotes.md      # 训练笔记

preprocess/：包含用于数据预处理的Matlab脚本和shell脚本。
train/：包含训练模型所需的脚本、配置文件和预训练模型。
test/：包含评估模型性能的脚本和工具。
tools/：包含编译Caffe所需的脚本和Makefile。
data/：用于存放项目所需的数据集，如CASIA-WebFace和LFW。
result/：存放预处理后的数据、训练好的模型以及测试结果。
.gitmodules：用于定义项目中的子模块。
LICENSE：项目的MIT许可证。
README.md：项目的详细说明文档。
TrainingNotes.md：项目的训练笔记，记录了训练过程中的关键信息和调整。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及数据预处理、模型训练和模型测试三个阶段。

数据预处理：在preprocess/目录中，通过运行face_detect_demo.m和face_align_demo.m进行人脸检测和对齐。这些脚本会生成用于训练的数据列表dataList.mat和存储对齐后人脸图像的文件夹。
模型训练：在train/目录中，通过运行train_sfplus.sh脚本来启动模型训练。训练前需要确保已经下载并放置了预训练模型到pretrained_model/目录中。
模型测试：在test/目录中，通过运行evaluation.m脚本来测试模型在LFW数据集上的性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下几个文件进行：

Caffe配置：在tools/caffe-sphereface目录中，需要根据系统环境配置Makefile.config文件，以便编译Caffe。
训练配置：在train/目录中，sfplus_solver.prototxt文件定义了SphereFace+模型的训练参数，包括学习率、迭代次数等。
测试配置：在test/目录中，evaluation.m脚本包含了用于加载模型、提取特征和计算准确率的配置。