项目简介

这是一个使用MTCNN进行人脸识别的项目，该项目是结合开源的MTCNN项目代码以及光辉课程中提供的代码，进行优化重构，一方面提升代码的可读性，另一方面未来可用于其他项目实战。

MTCNN

MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。

该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。

运行环境

matplotlib==3.8.4
numpy==2.0.0
opencv_python==4.8.0.74
Pillow==10.4.0
torch==2.3.1
torchvision==0.18.1

依赖环境已经在requirements.txt中列出，可以直接使用pip install -r requirements.txt进行安装。

目录结构

代码根目录
  |-datasets                                # 数据集目录
    |-celeba  
      |-identity_CelebA.txt
      |-list_attr_celeba.txt
      |-list_bbox_celeba.txt
      |-list_landmarks_align_celeba.txt
      |-list_landmarks_celeba.txt
      |-Img
        |-img_celeba
  |-doc                                     # 文档以及测试脚本
  |-model                                   # 模型文件
  |-train                                   # 训练脚本的库函数
  |-utils                                   # 工具函数
  |-gen_sample.py                           # 生成样本的脚本
  |-train_pnet.py                           # 训练P-Net的脚本
  |-train_rnet.py                           # 训练R-Net的脚本
  |-train_onet.py                           # 训练O-Net的脚本

运行步骤

1. 下载数据集：首先需要下载数据集，数据集存放在datasets/celeba目录下，数据集下载地址为：CelebA。
2. 生成样本：运行gen_sample.py脚本，生成样本。
3. 训练模型：
   • P-Net：运行train_pnet.py脚本，训练P-Net。
   • R-Net：运行train_rnet.py脚本，训练R-Net。
   • O-Net：运行train_onet.py脚本，训练O-Net。
4. 预测模型：(待补充代码)

参考资料

CSDN：MTCNN之人脸检测——pytorch代码实现

Gitee：Pytorch-MTCNN

Github：MTCNN-Tensorflow