Description

该工作处理的是图像的二分类问题。判断是否为人脸，做为人脸检测的一个模块。主体模型是ResNet

Prerequisites

1. You need CUDA-compatible GPUs to train the model.
2. You should first download LFW Face Database

Dependencies

• Python 3.6
• Pytorch 1.0.1
• Torchvision 0.2.1
• Numpy 1.16.0
• Matplotlib 2.0.2
• Cuda 9.0

Prepare For Training Data

1. 下载LFW Face Database数据集，解压后放置于data下
2. 运行data/prepare_data.py
3. 注：在data/prepare_data.py第105行增加参数download=True，可以自动下载cifar100
4. 运行gen_train_loader_data.py

Run

1. 运行train.py来训练模型
2. 运行test.py来测试

Some Details

1. 因为本人计算机内存有限，所以将training data拆分放置于database下，如果你的内存足够大，则不需要这么做
2. ResNet模型优秀，收敛更快，准确度更高，感谢Kaiming He大神

Result

Reference

[1] Kaiming He, et al. "Deep Residual Learning for Image Recognition." arXiv arXiv:1512.03385 (2015).