The Code is for AI Future Comic Face Recognition Contest of the Second Place.

please checkout dev branch first!

Acknowledgement

Thanks for the contribution of Xiaoxi Wang.

License

For Academic Research Use Only!

Requirements

python 3.6

opencv

mxnet-cu92

Usage

1. 训练检测器

准备数据

首先，需要用 opencv 提供的预训练模型标注部分训练图片，假设我们现在位于 $CODE_ROOT 目录下，运行如下命令：

$> cd src/data$> python cv2annotate.py $TRAIN_ROOT/images label.txt

$> cd $CODE_ROOT/retinaface/data

$> mkdir -p aifuture/train

$> cd aifuture/train

$> ln -s $TRAIN_ROOT/images images

$> mv $CODE_ROOT/src/data/label.txt .

这一步完成后， $CODE_ROOT/retinaface/data/aifuture 目录的结构为

----$CODE_ROOT/retinaface/data/aifuture

|__ train/

|__images/

|__label.txt

训练 RetinaFace

假设进入了$CODE_ROOT/retinaface 文件夹中。并且已经下载好 ImageNet resnet-50 和 RetinaFace-R50，放置在$CODE_ROOT/models 文件夹中。

$> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python train.py --checkpoint ../models/R50 -- dataset_path data/aifuture/ --pretrained ../models/resnet-50

合并 landmark 分支

在$CODE_ROOT 目录下，运行 python combineRetina.py，获得 $CODE_ROOT/models/finalR50。具体的路径参数请参见脚本。

2. 训练人脸识别模型

首先使用训练得到的 RetinaFace 对训练集进行人脸对齐。

$> cd $CODE_ROOT

$> python -m retinaface.crop_aifuture --data_rpath $TRAIN_ROOT/images/ -- prefix ./models/finalR50 --output $CROP_TRAIN_ROOT

$> python -m retinaface.crop_aifuture --data_rpath $TEST_ROOT/images/ --prefix models/finalR50 --dataset testA

接着，生成训练所需的 mxnet record 格式文件：

$> cd $CODE_ROOT/src/data

$> python dir2lst_ytf.py $CROP_TRAIN_ROOT/images/ > $CROP_TRAIN_ROOT/train.lst # 生成.lst

$> python face2rec2.py --num-thread 8 $CROP_TRAIN_ROOT # 获得.rec

$> python testA2pair.py $TEST_ROOT $CROP_TRAIN_ROOT/pair.bin # 获得验证集

训练模型

$> cd $CODE_ROOT/recogonition

$> CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3,4 python -u train.py --dataset aifuture --verbose 200 --lr 0.001 --ckpt 2

最终保存第三个模型$CODE_ROOT/recogonition/models/r100-arcfaceaifuture/model-0003.params