facenet-retinaface快速复现 实现 facenet-retinaface-pytorch 人脸识别 windows上 使用cpu实现

Posted CV-杨帆

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了facenet-retinaface快速复现 实现 facenet-retinaface-pytorch 人脸识别 windows上 使用cpu实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录

0 前言

这一次要复现的是人脸识别中的 facenet-retinaface-pytorch
是在上一次博客的内容上更进一步
快速复现 实现 facenet-pytorch 人脸识别 windows上 使用cpu实现 人脸对比

参考了:
Pytorch 利用Facenet和Retinaface实现人脸识别(Bubbliiiing 深度学习 教程)
https://github.com/bubbliiiing/facenet-retinaface-pytorch

b站操作视频:
https://www.bilibili.com/video/BV1zP411T7PR/

本次采用windows的cpu进行复现

1 搭建环境与项目

环境:python=3.7 torch1.2 torchvision0.4.0 cu92

创建虚拟环境face

# 创建虚拟环境face
conda create --name face-ret python=3.7 -y

#激活环境
conda activate face-ret

下载人脸识别项目:facenet-retinaface-pytorch

git clone https://gitee.com/YFwinston/facenet-retinaface-pytorch.git

安装torch

#搭建项目所需pytorch环境
#pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92  -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92  -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装依赖

# 进入项目,安装依赖
cd facenet-retinaface-pytorch
pip install -r requirements.txt 

2 人脸预测与结果展示

在facenet-retinaface-pytorch\\face_dataset下存放如下图片

face_dataset中的图片是用来编码使用,简单来说就是输入给模型,让模型记住人脸。

在facenet-retinaface-pytorch\\img下存放如下图片

img下是用来测试用的

该数据大家可以自己做,或者在下面的链接中下载(免费,我设置0下载券):
https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/87221942

在开始之前,我们需要修改文件,以让运算过程使用CPU
修改:retinaface.py,修改如下,将cuda对应的值改为False

先对face_dataset中的图片进行编码

python encoding.py

开始人脸识别

python predict.py

根据提示输入对应的图片路径,结果如下:


以上是关于facenet-retinaface快速复现 实现 facenet-retinaface-pytorch 人脸识别 windows上 使用cpu实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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