insightface github地址： https://github.com/deepinsight/insightface
megaface database地址： http://megaface.cs.washington.edu/

一、簡介

• insightface 測試megaface資料集的流程：
  
  • 對megaface和 facescrub資料集中的人臉對齊
  • 提取megaface和facescrub中對齊後人臉的特徵
  • 移除megaface和facescrub中不乾淨的資料特徵
  • 進行megaface測試

二、環境準備

• mxnet-cu80
• tensorflow
• openCV2.4

三、具體步驟

• 對megaface和 facescrub資料集中的人臉對齊

cd $INSIGHTFACE_ROOT/src/align/
# 由於facescrub中的部分圖片沒有後綴，所以要修改圖片的名稱。
python align_facescrub.py --input-dir='你的facescrubs資料地址' --output-dir='對齊後儲存結果地址' 
# align megaface
python align_megaface.py  --input-dir=你的megaface資料地址' --name='
 
 megaface' --output-dir='對齊後儲存結果地址' 

• 提取megaface和 facescrub對齊後的人臉特徵

cd $INSIGHTFACE_ROOT/src/megaface
# gen_mefaface.py中需要修改變數：
# parser.add_argument('--model', type=str, help='', default='../model/spherefacei-s60-p0_15_96_112_0,95')  ../model/spherefacei-s60-p0_15_96_112_0代表模型的地址和開頭， 95代表第95個儲存的模型
# megaface
 
_out = '/raid5data/dplearn/megaface/MegaFace_Features' #輸出特徵的指定地址
# facescrub_out = '/raid5data/dplearn/megaface/FaceScrub_Features'
# megaface_lst = "/raid5data/dplearn/megaface/megaface_mtcnn_112x112/lst" 對齊後的檔案地址下list
# facescrub_lst = "/raid5data/dplearn/megaface/facescrubr/small_lst"

python -u gen_megaface.py

• 移除megaface和facescrub中不乾淨的資料特徵

cd $INSIGHTFACE_ROOT/src/megaface
# remove_noises.py 中需要修改變數
# parser.add_argument('--suffix', type=str, help='', default='r100_cm_112x112') #演算法名稱 
# parser.add_argument('--megaface-lst', type=str, help='', default='/raid5data/dplearn/megaface/megaface_mtcnn_112x112/lst')
# parser.add_argument('--facescrub-lst', type=str, help='', default='/raid5data/dplearn/megaface/facescrubr/small_lst')
# parser.add_argument('--megaface-feature-dir', type=str, help='', default='/raid5data/dplearn/megaface/MegaFace_Features')
# parser.add_argument('--facescrub-feature-dir', type=str, help='', default='/raid5data/dplearn/megaface/FaceScrub_Features') )
# parser.add_argument('--megaface-feature-dir-out', type=str, help='', default='/opt/jiaguo/MegaFace_Features_cm')
# parser.add_argument('--facescrub-feature-dir-out', type=str, help='', default='/opt/jiaguo/FaceScrub_Features_cm')
python -u remove_noises.py

• 測試megaface （注意openCV版本為2.4 !!!!）

cd $devkit_ROOT/experiments
python run_experiment_uncrop.py -p $devkit_ROOT/templatelists/facescrub_uncropped_features_list.json $MegaFace_Features_cm_82的資料夾地址 $FaceScrub_Features_cm_82資料夾地址 _mxasmr50_112x112.bin  $儲存結果的地址
# 其中 _mxasmr50_112x112.bin是演算法的名稱+ .bin，由remove_noises.py中的--suffix 引數決定

• 測試結果

• 生成的檔案的目錄