[人脸识别]使用VGG Face Model对一张图片进行测试

VGG Face Model: 图片人脸识别测试

最新推荐文章于 2025-07-06 11:57:00 发布

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本文介绍了如何使用训练好的VGG_FACE.caffemodel进行人脸识别测试。首先，需要创建一个用于测试的deploy.prototxt配置文件，调整num_output为训练类别数。接着，通过提供的测试代码，可以识别出图片中的人脸类别。

如果你已经按照上一篇的步骤做好了训练过程，那么你会得到一个名为VGG_FACE.caffemodel的模型，下面我们来对该模型进行测试。

一、新建配置文件

在测试之前我们需要新建一个配置文件，该配置文件与VGG_FACE_deploy.prototxt比较相像，但还是有点不一样。上篇中的VGG_FACE_deploy.prototxt是为了训练模型，而我们需要新建的配置文件是为了测试模型。你可以复制一份VGG_FACE_deploy.prototxt并且命名为deploy.prototxt，deploy.prototxt内容如下：（推荐直接复制）

name: "VGG_FACE_16_Net"
input: "data"   
input_dim: 1   
input_dim: 3   
input_dim: 224   
input_dim: 224  
force_backward: true 
layer {
  name: "conv1_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1_1"
  convolution_param {
    num_output: 64
    kernel_size: 3
    pad: 1
  }
}
layer {
  name: "relu1_1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
}
layer {
  name: "conv1_2"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_2"
  convolution_param {
    num_output: 64
    kernel_size: 3
    pad: 1
  } 
}
layer {
  name: "relu1_2"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv1_2"
  top: "conv1_2"
}
layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv1_2"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "conv2_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool1"
  top: "conv2_1"
  convolution_param {
    num_output: 128
    kernel_size: 3
    pad: 1
  } 
}
layer {
  name: "relu2_1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv2_1"
  top: "conv2_1"
}
layer { 
  name: "conv2