2021.03.03: 更新insightface TensorRT模型，trt模型与原版差距<0.01，参考InsightFace-REST
2020.04.09: 更新基于SSR-Net的性别和年龄预测网络,在私有数据集上gender(98.53), age_mae(3.29)，原作者SSR-Net
2019.12.30: 更新MobileFaceNet的训练模型，参考> ZQCNN ，人脸检测+landmark可参考CenterMulti，效果更好，而且支持landmark的confidence
2019.12.10: 更新VarGFaceNet的训练模型，参考VarGFaceNet
2019.10.21: 更新人脸检测模型，检测器是基于SSH，相较于原版检测，该版本主要更新了误检
2019.10.01: 公布人脸识别模型，模型基于glint和私有数据训练，在私有数据上拥有0.88的F1-score，insightface原始模型0.56
说明：算法集成insightface：insightface
改进地方：ssh(人脸检测)+prnet(68 landmark 人脸对齐， 3d人脸mask)+insightface
(1)修改人脸检测器（优化后的SSH，误检率更低，对大角度和blur的face进行过滤）
(2)使用68个点的landmark，prnet的对齐效果更准
(3)利用prnet拟合有效区域的人脸位置，抠出背景，以平均人脸像素填充背景，减少噪声影响，会在图片质量较好的情况下提高识别
(1)mxnet
(2)tensorflow
| Data | deepglint | 数据集集合 | insightface |
|---|---|---|---|
| Url | download | download | download |
cd make_rec
(1)为了合并数据，可采用generate_lst.sh
(2)property是属性文件，里面内容是类别数和图像大小，例如
1000,112,112 其中1000代表人脸的类别数目，图片格式为112x112（一直都不知道怎么自动生成这个，我是自己写的）
(3)sh generate_lst.sh
python gen_valdatasets.py
python3 gen_datasets.py #完成后会output下生成train.lst
python3 -u ./src/eval/verification.py --gpu 0 --model "./models/glint-mobilenet/model,1" --target 'lfw'
sh verification.sh
CUDA_VISIBLE_DEVICES='2,3,4,5' python3 -u train.py --network r100 --loss arcface --per-batch-size 64 2>&1 > log.log &
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 src/data/dataset_merge.py --include 001_data,002_data --output ms1m+vgg --model ../../models/model,1
network backbone: r100 ( output=E, emb_size=512, prelu )
loss function: arcface(m=0.5)
batch-size:256, 4gpu, config.fc7_wd_mult = 10
lr = 0.004, lr_steps [105000, 125000, 150000], default.wd = 0.0005, end with 180001,
then retrain with lr = 0.0004, lr_steps[200000, 300000, 400000], default.wd = 0.00001
| Data | LFW | CFP_FP | AgeDB30 |
|---|---|---|---|
| ACCU(%) | 99.82+ | 98.50+ | 98.25+ |
#!/usr/bin/env bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
set MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT=0
set MXNET_ENGINE_TYPE=ThreadedEnginePerDevice
set MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS=8
# train softmax
#nohup python3 -u train_softmax.py --network y1 --margin-s 32.0 --margin-m 0.1 --ckpt 1 --loss-type 0 --lr-steps 240000,360000,440000 --wd 0.00004 --fc7-wd-mult 10 --per-batch-size 80 --emb-size 256 --version-output GDC --data-dir ../../datasets/glint-shimao-id-zhaohang-output --prefix ../models/y2/mobilefacenet-res4-8-16-4-dim256 --target 'agedb_30,img_ours-retina-5' --max-steps 140002 2>&1 > mobilenet-1.log &
# train arcface
nohup python3 -u train_softmax.py --network y1 --margin-s 64.0 --margin-m 0.5 --ckpt 1 --loss-type 4 --lr-steps 600000,800000,1000000 --wd 0.00004 --fc7-wd-mult 10.0 --per-batch-size 48 --emb-size 256 --version-output GDC --data-dir ../../datasets/glint-shimao-id-zhaohang-output --prefix ../models/y2/y2-4-8-16-4-dim256 --pretrained ../models/y2/mobilefacenet-res4-8-16-4-dim256/mobilefacenet-res4-8-16-4-dim256,62 --target 'agedb_30,img_ours-retina-5' --max-steps 1200002 2>&1 > mobilenet-2.log &
（1） SSH: 人脸检测模型请参见mxnet-ssh-face-detection（在自有数据集上标定+修改部分训练参数，可在FDDB上取得98.7%）
（2） CenterMulti: 人脸检测+landmark可参考CenterMulti，效果更好，而且支持landmark的confidence
模型基于glint和私有数据训练,backbone resnet152，在私有数据上拥有0.88的F1-score，insightface原始模型0.56，因为进行了私有数据的增强训练，在开源测试集上效果一般 google baidu，提取码: enph
使用RetinaFace的5点landmark对齐src/common/face_align_util.py/ARC_FACE（没有使用mask） baidu，提取码: ds3c
5.4. MobileFaceNet预训练模型，使用RetinaFace的5点landmark对齐src/common/face_align_util.py/ARC_FACE(没有使用mask),res4-8-16-4-dim256在个人测试集上效果更好
| Backbone | CFP_FP(%) | AGE_db30(%) | Speed(ms) | Download |
|---|---|---|---|---|
| y2-res2-6-10-2-dim256 | 97.18 | 97.52 | 22 | model |
| y2-res4-8-16-4-dim256 | 98.03 | 98.30 | 33 | model |
| Model | Auto download | Inference code | Source |
|---|---|---|---|
| retinaface_r50_v1 | Yes | Yes | official package |
| retinaface_mnet025_v1 | Yes | Yes | official package |
| retinaface_mnet025_v2 | Yes | Yes | official package |
| mnet_cov2 | No | Yes | mnet_cov2 |
| centerface | Yes | Yes | Star-Clouds/CenterFace |
| Model | Auto download | Inference code | Source |
|---|---|---|---|
| arcface_r100_v1 | Yes | Yes | official package |
| r100-arcface-msfdrop75 | No | Yes | SubCenter-ArcFace |
| r50-arcface-msfdrop75 | No | Yes | SubCenter-ArcFace |
| glint360k_r100FC_1.0 | No | Yes | Partial-FC |
| glint360k_r100FC_0.1 | No | Yes | Partial-FC |
| Model | Auto download | Inference code | Source |
|---|---|---|---|
| genderage_v1 | Yes | Yes | official package |
| 2d106det | No | No | coordinateReg |
-
释放训练好的模型（PRNET，更新人脸检测模型基于Retina的RetinaDetection 链接：https://github.com/bleakie/RetinaDetector ）
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近期会更新新的静默活体识别模型