文件列表:

dface (0, 2018-03-29)
dface\LICENSE (10250, 2018-03-29)
dface\anno_store (0, 2018-03-29)
dface\anno_store\__init__.py (0, 2018-03-29)
dface\anno_store\info (55, 2018-03-29)
dface\anno_store\wider_origin_anno.txt (3208713, 2018-03-29)
dface\dface (0, 2018-03-29)
dface\dface\__init__.py (0, 2018-03-29)
dface\dface\config.py (1037, 2018-03-29)
dface\dface\core (0, 2018-03-29)
dface\dface\core\__init__.py (0, 2018-03-29)
dface\dface\core\detect.py (22527, 2018-03-29)
dface\dface\core\image_reader.py (4224, 2018-03-29)
dface\dface\core\image_tools.py (1180, 2018-03-29)
dface\dface\core\imagedb.py (5310, 2018-03-29)
dface\dface\core\models.py (6848, 2018-03-29)
dface\dface\core\nms.py (1150, 2018-03-29)
dface\dface\core\resnet_inception_v2.py (8950, 2018-03-29)
dface\dface\core\roc.py (20, 2018-03-29)
dface\dface\core\utils.py (2653, 2018-03-29)
dface\dface\core\vision.py (5136, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data (0, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\__init__.py (0, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\assemble.py (979, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\assemble_onet_imglist.py (984, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\assemble_pnet_imglist.py (996, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\assemble_rnet_imglist.py (996, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\gen_Onet_train_data.py (8007, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\gen_Pnet_train_data.py (6709, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\gen_Rnet_train_data.py (7696, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\gen_landmark_12.py (5331, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\gen_landmark_24.py (5348, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\gen_landmark_48.py (5349, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\gen_landmark_net_48.py (8516, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\widerface_annotation_gen (0, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\widerface_annotation_gen\.keep (0, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\widerface_annotation_gen\__init__.py (0, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\widerface_annotation_gen\transform.py (1016, 2018-03-29)
dface\dface\prepare_data\widerface_annotation_gen\wider_face_train.mat (1554123, 2018-03-29)
... ...

----------------- # DFace (Deeplearning Face) [](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) | **`Linux CPU`** | **`Linux GPU`** | **`Mac OS CPU`** | **`Windows CPU`** | |-----------------|---------------------|------------------|-------------------| | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | [](http://pic.dface.io/pass.svg) | **基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。** [Github项目地址](https://github.com/kuaikuaikim/DFace) [Slack 聊天组](https://dfaceio.slack.com/) **DFace** 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用 **[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)** 框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架,它包含了一些比较有趣的高级特性,例如自动求导,动态构图等。DFace天然的继承了这些优点,使得它的训练过程可以更加简单方便,并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式,它几乎可以实现实时的效果。 所有的灵感都来源于学术界最近的一些研究成果,例如 [Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1604.02878) 和 [FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering](https://arxiv.org/abs/1503.03832) **MTCNN 结构**  **如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能,我定期会更新,它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005** ### TODO(需要开发的功能) - 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能,模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 [Paper](https://arxiv.org/abs/1503.03832)和[FaceNet](https://github.com/davidsandberg/facenet) - 反欺诈功能,根据光线,质地等人脸特性来防止照片攻击,视频攻击,回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 - 3D人脸反欺诈。 - mobile移植,根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 - Tensor RT移植,高并发。 - Docker支持,gpu版 ## 安装 DFace主要有两大模块,人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境,我推荐使用Anaconda来设置一个独立的虚拟环境。**如果使用GPU训练模式,需要安装Nvidia的cuda和cudnn。** 目前作者倾向于Linux Ubuntu安装环境。感谢热心网友提供windows DFace安装体验,windos安装教程具体 可参考他的[博客](http://www.alearner.top/index.php/2017/12/23/dface-pytorch-win***-gpu) ### 依赖 * cuda 8.0 * anaconda * pytorch * torchvision * cv2 * matplotlib ```shell git clone https://gitee.com/kuaikuaikim/dface.git ``` 在这里我提供了一个anaconda的环境依赖文件environment.yml (windows请用environment-win***.yml,Mac OSX请用environment_osx.yaml),它能方便你构建自己的虚拟环境。 ```shell cd dface conda env create -f environment.yml ``` 添加python搜索模块路径 ```shell export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:{your local DFace root path} ``` ### 人脸识别和检测 如果你对mtcnn模型感兴趣,以下过程可能会帮助到你。 #### 训练mtcnn模型 MTCNN主要有三个网络,叫做**PNet**, **RNet** 和 **ONet**。因此我们的训练过程也需要分三步先后进行。为了更好的实现效果,当前被训练的网络都将依赖于上一个训练好的网络来生成数据。所有的人脸数据集都来自 **[WIDER FACE](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/)** 和 **[CelebA](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)**。WIDER FACE仅提供了大量的人脸边框定位数据,而CelebA包含了人脸关键点定位数据。以下训练除了 生成ONet的人脸关键点训练数据和标注文件 该步骤使用CelebA数据集,其他一律使用WIDER FACE。如果使用wider face的 wider_face_train.mat 注解文件需要转换成txt格式的,我这里用h5py写了个 [转换脚本](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/dface/prepare_data/widerface_annotation_gen/transform.py). 这里我提供一个已经转换好的wider face注解文件 [anno_store/wider_origin_anno.txt](https://gitee.com/kuaikuaikim/dface/blob/master/anno_store/wider_origin_anno.txt), 以下训练过程参数名--anno_file默认就是使用该转换好的注解文件。 * 创建 dface 训练数据临时目录,对应于以下所有的参数名 --dface_traindata_store ```shell mkdir {your dface traindata folder} ``` * 生成PNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Pnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填,默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_pnet_imglist.py ``` * 训练PNet模型 ```shell python dface/train_net/train_p_net.py ``` * 生成RNet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Rnet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填,默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} ``` * 乱序合并标注文件 ```shell python dface/prepare_data/assemble_rnet_imglist.py ``` * 训练RNet模型 ```shell python dface/train_net/train_r_net.py ``` * 生成ONet训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_Onet_train_data.py --prefix_path {注解文件中图片的目录前缀,就是wider face图片所在目录} --dface_traindata_store {之前创建的dface训练数据临时目录} --anno_file {wider face 注解文件,可以不填,默认使用anno_store/wider_origin_anno.txt} --pmodel_file {之前训练的Pnet模型文件} --rmodel_file {之前训练的Rnet模型文件} ``` * 生成ONet的人脸五官关键点训练数据和标注文件 ```shell python dface/prepare_data/gen_landmark_48.py ``` * 乱序合并标注文件(包括人脸五官关键点) ```shell python dface/prepare_data/assemble_onet_imglist.py ``` * 训练ONet模型 ```shell python dface/train_net/train_o_net.py ``` #### 测试人脸检测 **如果不想训练,我已经把onet_epoch.pt,pnet_epoch.pt,rnet_epoch.pt三个文件放到model_store目录,直接运行test_image.py即可** ```shell python test_image.py ``` ### 人脸对比 TODO 根据center loss实现人脸识别 #### 测试效果  ### QQ交流群(模型获取请加群) #### 681403076  #### 本人微信 ##### jinkuaikuai005  ## License [Apache License 2.0](LICENSE)

近期下载者：

相关文件：

评论：[我要评论] [举报此文件]

收藏者：