人脸识别CNN网络训练流程

深度学习：人脸识别CNN网络训练详解
最新推荐文章于 2025-10-11 14:04:31 发布
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#cnn #人脸识别

该博客详细介绍了基于Caffe的人脸识别CNN网络训练过程，包括数据预处理、模型训练、网络配置和测试记录。使用CASIA-WebFace数据集进行预处理，生成标准化人脸图块，通过调整学习率进行有效训练，最后在lfw测试集上评估模型性能。

目标

训练论文”A Lightened CNN for Deep Face Representation”中的caffe网络。

数据

CASIA-WebFace 可在这里申请。

预处理

获得CASIA-Webface数据集之后，使用tools中的：

  • 脚本addLabeltopic.py将图片的label置为0-10574，并将label加入图片的名字中，如0_001.jpg。
  • 脚本getallfilesInOnedir.py将所有图片复制到某一级目录下，如image/
  • 使用code_point中的工具对人脸图片进行标点，其中bbox.txt中指定了固定的人脸位置。
  • 可使用show_resulr.m脚本对标点结果进行可视化。
  • 根据每个图片样本的标点信息将人脸进行旋转和裁剪，使得样本标准化。
    经过上述操作，可以得到10575人的494414张标准化人脸图块。

使用caffe，训练模型

  • 生成lmdb数据
  • 编写train_test.prototxt和solver.prototxt
  • 开始训练！

网络配置

详细配置查看查看我的github项目中prototxt/中的

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