insightface作者提供数据训练解读
1.下载源码:
开源代码地址:https://github.com/deepinsight/insightface
2.查看作者项目训练要求
(1)训练数据
训练数据使用作者提供并制作好的数据,如下图所示:
点击Dataset-Zoo进入数据下载中心,如下图所示:
本人训练数据为MS1M-ArcFace,选择自己想要训练的数据都可以。
(2)训练要求如下图所示:
a.
由于在本地配置环境问题比较多,本人直接拉取mxnet-cu90镜像,省去好多麻烦事,可参考我的博客https://www.cnblogs.com/liuwenhua/p/11537696.html,有详细解读。
b.下载代码放到自己的目录下:
c.数据解读:
根据作者要求把下载数据放到datastes目录下,六个文件中前三个是训练数据需求,后三个是验证数据。
打开文件property,如下图:
85742为类别数,根据不同数据需要更改代码,后续提到。112,112为图片大小。
d.ubuntu环境设置及代码编辑
具体方法如下:
创建sh文件:进入到recognition,编辑
vim run_train.sh
编辑下面两行代码
export MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS=24
export MXNET_ENGINE_TYPE=ThreadedEnginePerDevice
执行命令如下:
cp sample_config.py config.py
vim config.py
显示如下图所示:
根据自己的下载的数据或制作的数据需要添加代码在dataset =edict()下面
dataset.emore = edict()
dataset.emore.dataset = 'emore'
dataset.emore.dataset_path = '../datasets/faces_emore'
dataset.emore.num_classes = 85742
dataset.emore.image_shape = (112,112,3)
dataset.emore.val_targets = ['lfw', 'cfp_fp', 'agedb_30']
①更改的第一个就是上面的emore,根据自己的喜好
②更改dataset.emore.dataset_path路径
③dataset.emore.num_classes,训练数据的类别数
(3)开始训练
我的设备是两块RTX2080ti,运行代码如下:
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1' python -u train.py --network r100 --loss arcface --dataset emore
由于在运行过程中提示显存不足,所以要设置bach_size,为了方便运行,我们添加下面代码到run_train.sh文件中
export MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS=24
export MXNET_ENGINE_TYPE=ThreadedEnginePerDevice CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1' python -u train.py --network r100 --loss arcface --dataset emore --per-batch-size 36
保存退出,在终端运行
bash run_train.sh
模型开始训练,如下图:
后续准备制作自己的训练数据,后续更新
insightface作者提供数据训练解读的更多相关文章
- 利用VGG19实现火灾分类(附tensorflow代码及训练集)
源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Ten ...
- 利用卷积神经网络(VGG19)实现火灾分类(附tensorflow代码及训练集)
源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Ten ...
- PSPnet:Pyramid Scene Parsing Network——作者认为现有模型由于没有引入足够的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出现错误的情景,于是,提出了使用global-scence-level的信息的pspnet
from:https://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/56678560 2017年02月23日 19:28:25 阅读数:6094 首先声明,文末彩蛋 ...
- BERT论文解读
本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并 ...
- 转 googlenet论文解读
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014061630/article/det ...
- NLP中的预训练语言模型(五)—— ELECTRA
这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文: ...
- InisghtFace 制作自定义数据集和模型训练评估
前言 本文以lfw数据集进行示例 lfw结果集下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz insightface源码下载地址:https://github ...
- 重磅解读:K8s Cluster Autoscaler模块及对应华为云插件Deep Dive
摘要:本文将解密K8s Cluster Autoscaler模块的架构和代码的Deep Dive,及K8s Cluster Autoscaler 华为云插件. 背景信息 基于业务团队(Cloud BU ...
- 基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)
前几天无意间看到一个项目rnnoise. 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法. 采用的是 GRU/LSTM 模型. 阅读下训练代码,可 ...
随机推荐
- Linux 服务器基本优化
一:修改ulimit数 vi /etc/security/limits.conf 添加如下行: * soft noproc 65535 * hard noproc 65535 * soft nofil ...
- (4)rapidxml的详解及使用
RapidXml是指 XML DOM解析工具包,是一个快速的读写xml文件的库文件(hpp). (1)创建XML文件 #include <iostream> #includ ...
- IDEA的version control log为空,该怎么办?
问题描述: 解决方案: 关掉IDEA,重新打开,即可药到病除
- Tushare金融大数据入门
Tushare金融大数据社区,是一个免费提供各类金融数据和区块链数据的平台 ,旨在助力智能投资与创新型投资. 积分 数据千万条,积分第一条 目前,提供的数据包含股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据 ...
- python 将视频转换成音频
安装库 sudo pip install moviepy 代码 index.py from moviepy.editor import * video = VideoFileClip('test.mp ...
- gin框架教程:代码系列demo地址
gin框架教程代码地址: https://github.com/jiujuan/gin-tutorial demo目录: 01quickstart 02parameter 03route 04midd ...
- CTF—攻防练习之HTTP—命令注入
主机:192.168.32.152 靶机:192.168.32.167 首先nmap,nikto -host,dirb 探测robots.txt目录下 在/nothing目录中,查看源码发现pass ...
- Goland 开发插件安装
goland 是一款非常优秀的开发工具,默认打开后,发白的开发界面,也是异常刺眼.但是 Goland 为我们准备了很多插件,要优先安装这些插件,打造适合自己的开发界面. 我自己的设置的主题界面如下: ...
- 【DSP开发】回马枪要你命 德州仪器发布最强ARM芯片Keystone II
之前许多传闻称德州仪器将会彻底放弃OMAP系列ARM处理器,从此离开手持设备的江湖.如果你信以为真,那可就太小看德州仪器这个老狐狸了--要知道德州仪器诞生的比Intel都还早几年.三小时前,德州仪器宣 ...
- 【Linux开发】linux设备驱动归纳总结(九):1.platform总线的设备和驱动
linux设备驱动归纳总结(九):1.platform总线的设备和驱动 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx ...