github.com/bubbliiiing/facenet-retinaface-pytorch @main

Facenet+Retinaface：人脸识别模型在Pytorch当中的实现

目录

1. 注意事项 Attention
2. 所需环境 Environment
3. 文件下载 Download
4. 预测步骤 How2predict
5. 参考资料 Reference

注意事项

该库中包含了两个网络，分别是retinaface和facenet。二者使用不同的权值。
在使用网络时一定要注意权值的选择，以及主干与权值的匹配。
retinaface人脸检测仓库为，可以训练也可以预测：https://github.com/bubbliiiing/retinaface-pytorch
facenet人脸识别仓库为，可以训练也可以预测：https://github.com/bubbliiiing/facenet-pytorch

所需环境

pytorch==1.2.0

文件下载

预测所需的权值文件可以在百度云下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1iTo4_x0DHg0GoTUQWduMZw 提取码: dmw6

预测步骤

1. 本项目自带主干为mobilenet的retinaface模型与facenet模型。可以直接运行，如果想要使用主干为resnet50的retinafa和主干为inception_resnetv1的facenet模型需要。
2. 在retinaface.py文件里面，在如下部分修改model_path和backbone使其对应训练好的文件。

_defaults = {
    "retinaface_model_path" : 'model_data/Retinaface_mobilenet0.25.pth',
    #-----------------------------------#
    #   可选retinaface_backbone有
    #   mobilenet和resnet50
    #-----------------------------------#
    "retinaface_backbone"   : "mobilenet",
    "confidence"            : 0.5,
    "iou"                   : 0.3,
    #----------------------------------------------------------------------#
    #   是否需要进行图像大小限制。
    #   输入图像大小会大幅度地影响FPS，想加快检测速度可以减少input_shape。
    #   开启后，会将输入图像的大小限制为input_shape。否则使用原图进行预测。
    #   会导致检测结果偏差，主干为resnet50不存在此问题。
    #   可根据输入图像的大小自行调整input_shape，注意为32的倍数，如[640, 640, 3]
    #----------------------------------------------------------------------#
    "retinaface_input_shape": [640, 640, 3],
    #-----------------------------------#
    #   是否需要进行图像大小限制
    #-----------------------------------#
    "letterbox_image"       : True,

    "facenet_model_path"    : 'facenet_inception_resnetv1.pth',
    #-----------------------------------#
    #   可选facenet_backbone有
    #   mobilenet和inception_resnetv1
    #-----------------------------------#
    "facenet_backbone"      : "inception_resnetv1",
    "facenet_input_shape"   : [160,160,3],
    "facenet_threhold"      : 0.9,

    "cuda"                  : True
}

1. 运行encoding.py，对face_dataset里面的图片进行编码，face_dataset的命名规则为XXX_1.jpg、XXX_2.jpg。最终在model_data文件夹下生成对应的数据库人脸编码数据文件。
2. 运行predict.py，输入下述文字，可直接预测。

img/zhangxueyou.jpg

1. 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。

Reference

https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface