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# Build Your Own Face Recognition Model
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训练你自己的人脸识别模型！
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人脸识别从原始的 Softmax Embbedding，经过2015年 Facenet 领衔的 triple loss metric learning，然后是 additional margin metric learning。这次的系列博客实现的是2018年提出的 ArcFace 。
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### 依赖
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```py
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Python >= 3.6
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pytorch >= 1.0
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torchvision
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imutils
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pillow == 6.2.0
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tqdm
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```
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### 数据准备
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+ 下载WebFace（百度一下）以及干净的图片列表（[BaiduYun](http://pan.baidu.com/s/1hrKpbm8)）用于训练
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+ 下载LFW（[BaiduYun](https://pan.baidu.com/s/12IKEpvM8-tYgSaUiz_adGA) 提取码 u7z4）以及[测试列表](https://github.com/ronghuaiyang/arcface-pytorch/blob/master/lfw_test_pair.txt)用于测试
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+ 删除WebFace中的脏数据，使用`utils.py`
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### 配置参数
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见`config.py`
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### 训练
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天然支持单机多GPU训练
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```py
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
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python train.py
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```
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### 测试
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```py
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python test.py
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```
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### 博客
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虽然有关人脸识别的介绍已经很多了，但受到许多 [Build-Your-Own-x](https://github.com/danistefanovic/build-your-own-x) 文章的启发，就想写一个 Build Your Own Face Model 的博客，愿于他人有益。
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+ 001 [数据准备](./blog/data.md)
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+ 002 [模型架构](./blog/model.md)
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+ 003 [损失函数](./blog/loss.md)
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+ 004 [度量函数](./blog/metric.md)
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+ 005 [训练](./blog/train.md)
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+ 006 [测试](./blog/test.md)
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### 致谢
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虽然并未注明，但本项目中有一些代码直接复制或者修改自以下仓库，许可证与之相同：
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+ [insightFace](https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/recognition)
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+ [insightFace_Pytorch](https://github.com/TreB1eN/InsightFace_Pytorch)
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+ [arcface-pytorch](https://github.com/ronghuaiyang/arcface-pytorch)
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