港中文開源基於PyTorch的多任務人臉識別框架

• 2019 年 12 月 27 日
• 筆記

今天跟大家分享一款新晉開源的出自香港中文大學MMLab實驗室的人臉識別庫，其最大特點是支持人臉多任務訓練，方便使用PyTorch進行人臉識別的訓練、評估、特徵提取。

代碼鏈接：

https://github.com/XiaohangZhan/face_recognition_framework

該庫本來是用於作者XiaoHangZhan在ECCV 2018論文Consensus-Driven Propagation in Massive Unlabeled Data for Face Recognition中的研究，關於該論文52CV之前的解讀：

新思路！商湯開源利用無標註數據大幅提高精度的人臉識別算法

為什麼要用多任務方式訓練人臉識別？

作者稱，不同的數據集含有不同的屬性類別定義，我們往往難以對其進行直接合併，而使用多任務學習，是有效利用數據集的一種方式。

該庫特徵：

1. 支持學習框架: Multi-task, Single Task
2. 支持的損失函數: Softmax Loss, ArcFace
3. 支持的骨幹網類型: ResNet, DenseNet, Inception, InceptionResNet, NASNet, VGG
4. 支持的人臉基準數據集: Megaface (FaceScrub), IJB-A, LFW
5. 數據增廣策略: 翻轉, 縮放, 平移
6. 可以使用Tensorboard進行在線測試與可視化。

該庫的使用非常簡單，基本只要下載、設置好數據配置，訓練、評估、提取特徵都只需要一行命令。

Baseline結果：

感謝作者的開源，歡迎大家研究試用。

https://github.com/XiaohangZhan/face_recognition_framework