分类专栏: 人脸识别 InsightFace训练过程 文章标签: insightface自定义数据训练 arcface训练 人脸识别训练过程
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ArcFace/InsightFace使用自己数据训练/验证过程(3)
接上一章内容ArcFace/InsightFace使用自己数据训练/验证过程(2)
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(六) 训练
进入src目录,linux命令行输入以下:
export MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS=24
export MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT=0
export MXNET_ENGINE_TYPE=ThreadedEnginePerDevice
DATA_DIR=/root/cc/faces_vgg_112x112 #数据存放目录
NETWORK=r50 #网络 默认resnet50 r100代表resnet100
JOB=softmax1e3 #
LOSS=0 #0代表使用softmax,4代表arcface等等,可以看源码
MODELDIR="/root/cc/model/model-$NETWORK-$JOB" #模型保存位置
mkdir -p "$MODELDIR"
PREFIX="$MODELDIR/model"
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python -u train_softmax.py --data-dir $DATA_DIR --network "$NETWORK" --loss-type $LOSS --prefix "$PREFIX" --per-batch-size 64
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【20200505新增】建议把上面最后的命令可以修改成下面的,因为默认学习率为1,可能影响训练效果,另外上面的命令没有加载预训练模型,可能导致训练过慢,使用下面的命令,设置学习率为0.005,加载预训练模型。预训练模型下载地址链接:https://pan.baidu.com/s/1wFezqPIzrmycx9a8qNY13w 提取码:sscf
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python -u train_softmax.py --data-dir /mnt/sda2/faces_vgg_112x112 --network m1 --loss-type 0 --lr 0.005 --pretrained ./models/m1-softmax-emore,1 --prefix ../models --per-batch-size 64
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以上参数在1080Ti上训练可以通过,注意per-batch-size和网络的设置,数目太大可能会报错。
(七) 验证
第一种验证方式
直接测试准确率等数值,进入sce/eval目录,linux命令行输入以下:
python -u verification.py --gpu 0 --data-dir /root/cc/20_faces_datasets --model '/root/insightface-master0/models/model,0' --target 20_faces --batch-size 128
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命令行参数说明:
data-dir:就是之前各种文件保存的目录
model:就是训练好的模型位置,注意地址后面有个",0"代表使用哪一次的训练结果
target:就是你测试验证的数据集的标签
batch-size:每次测试的样本数量
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第二种验证方式
在验证的代码中,还有一种能够直观展示测试数据结果的方式,展示结果如下图所示,程序会自动的选择表现最优的阈值,同时把在该阈值下的False_Positive和False_Negative的人脸给一一画出来,能够直观的分析识别出错的原因。
进入sce/eval目录,在verification.py中390行左右修改图像保存地址,
linux命令行输入以下:
python -u verification.py --gpu 0 --data-dir /root/cc/20_faces_datasets --model '/root/insightface-master0