港中文开源基于PyTorch的多任务人脸识别框架

 

 

今天跟大家分享一款新晋开源的出自香港中文大学MMLab实验室的人脸识别库,其最大特点是支持人脸多任务训练,方便使用PyTorch进行人脸识别的训练、评估、特征提取。

 

代码链接:

https://github.com/XiaohangZhan/face_recognition_framework

该库本来是用于作者XiaoHangZhan在ECCV 2018论文Consensus-Driven Propagation in Massive Unlabeled Data for Face Recognition中的研究,关于该论文52CV之前的解读:

新思路!商汤开源利用无标注数据大幅提高精度的人脸识别算法

 

为什么要用多任务方式训练人脸识别?

 

作者称,不同的数据集含有不同的属性类别定义,我们往往难以对其进行直接合并,而使用多任务学习,是有效利用数据集的一种方式。

 

该库特征

  1. 支持学习框架: Multi-task, Single Task
  2. 支持的损失函数: Softmax Loss, ArcFace
  3. 支持的骨干网类型: ResNet, DenseNet, Inception, InceptionResNet, NASNet, VGG
  4. 支持的人脸基准数据集: Megaface (FaceScrub), IJB-A, LFW
  5. 数据增广策略: 翻转, 缩放, 平移
  6. 可以使用Tensorboard进行在线测试与可视化。

 

该库的使用非常简单,基本只要下载、设置好数据配置,训练、评估、提取特征都只需要一行命令。

 

Baseline结果:

 

感谢作者的开源,欢迎大家研究试用。

https://github.com/XiaohangZhan/face_recognition_framework

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