importtorchimportinsightface# Load ArcFace modelmodel=insightface.model_zoo.get_model('arcface_r100_v1')model.eval()# 设置为评估模式 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤5:训练模型 训练模型的代码相对复杂,我们需要定义损失函数和优化器,然后进行迭代训练。 importtorch.optimasoptimimporttorch.nnasnn# 设置设备(...
Cell): """ Build the arcface model without loss function. Args: num_classes (Int): The num of classes. world_size (Int): Number of processes involved in this work. Examples: >>> net=PartialFC(num_classes=num_classes, world_size=device_num) """ def __init__(self, num_...
代码实现(基于pytorch) class ArcMarginModel(nn.Module): def __init__(self, m=0.5,s=64,easy_margin=False,emb_size=512): super(ArcMarginModel, self).__init__() self.weight = Parameter(torch.FloatTensor(num_classes, emb_size)) # num_classes 训练集中总的人脸分类数 # emb_size 特征向量...
代码实现(基于pytorch) classArcMarginModel(nn.Module):def__init__(self,m=0.5,s=64,easy_margin=False,emb_size=512):super(ArcMarginModel,self).__init__()self.weight=Parameter(torch.FloatTensor(num_classes,emb_size))# num_classes 训练集中总的人脸分类数# emb_size 特征向量长度nn.init.xavier_...
ControlExeClass _ControlExeClass=newModel.ControlExeClass();//这个方法是调一个EXE,EXE的内容是:ControlExeClass.cs;//做的任务就是把图片进行人脸检测,人脸特征提取,人脸识别;boolbo =_ControlExeClass.ControlExe(userid, studyid, photoid, pathstr);if(bo) ...
model/arcface.py文件:这是ArcFace算法的核心实现文件。这里定义了一个ArcFace类,实现了ArcFace算法的主要逻辑。这个类中包含了backbone结构、损失函数等模块,使得ArcFace算法可以在PyTorch中方便地运行。 train.py文件:这是一个训练脚本,用于训练ArcFace模型。在这个脚本中,我们可以设置训练参数、加载数据、定义模型等操作。
classArcFaceModel(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(ArcFaceModel,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.fc1=nn.Linear(128*16*16,256)self.fc2=nn.Linear(256,num...
FaceDeteModel_Type='cnn'FaceDeteModel_Path='mmod_human_face_detector.dat'FaceShapeModel_Path='shape_predictor_68_face_landmarks.dat'ifFaceDeteModel_Type=='cnn':detector=dlib.cnn_face_detection_model_v1(FaceDeteModel_Path)else:detector=dlib.get_frontal_face_detector()sp=dlib.shape_predictor(...
因为在程序使用前,我们都已经做过头像现场采集,所以源头呢是不成问题的,那么人脸检测,人脸比对,怎么办呢?度娘了下,目前流行的几个人脸检测,人脸比对核心,大多都是基于互联网的,但我们的项目是基于本地服务器,那就有点麻烦了,后来找到ArcFace.它的核心允许本地调用,那就好办了,立刻去了他们的网站下载sdk,看论坛,...
if FaceDeteModel_Type == 'cnn': detector = dlib.cnn_face_detection_model_v1(FaceDeteModel_Path) else: detector = dlib.get_frontal_face_detector() sp = dlib.shape_predictor(FaceShapeModel_Path) defFaceDeteAlign_CNN(img): if isinstance(img, str): ...