2022-04-17

特征提取

　　本阶段任务是生成bin文件，运用CDP作者提供的face_recognition_framework代码（https://github.com/XiaohangZhan/face_recognition_framework）。

文件格式、读取

　　Mxnet提供了一种数据的存储格式ImageRecord，通过这种数据的存储格式可以使用多进程来加载数据，可以极大的提高训练的效率。Mxnet提供了一个mx.recordio模块，可以对ImageRecord文件进行操作，该模块里面包含了两个子模块。MXRecordIO支持顺序读写，MXIndexedRecordIO支持随机读写。

　　.lst 图像路径和标签的对应列表

　　.rec 数据保存在rec文件中

　　.idx 跟.rec配合使用，根据.lst打包生成.rec和.idx

　　从https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo下载了数据集CASIA-Webface (10K ids/0.5M images)后面将用于训练各种网络模型。CASIA-WebFace数据集包含了10575 个人的494414 张图像。CASIA-webface数据库，压缩包有4个多g，里面包含了10000个人，一共50万张人脸图片，无论是做SVM，DNN还是别的训练，都是非常好的数据库。还下了两个训练好的模型，跑了半天发现那是baseline，倒是可以提取特征了（仅仅6张图的）。不知道能不能训练成功，现在数据集都没传上去，不行还得想别的办法。

　　新发现：liuzhuang13/DenseNet: Densely Connected Convolutional Networks, In CVPR 2017 (Best Paper Award). (github.com)好像有训练好的densenet模型。

　　存在的疑问：我到底是更注重算法这块还是前段界面还是系统设计啊？？问问老师或者上网搜下别人的毕业论文。

 2022-04-18

 　　python工程结构：Python核心知识系列：Python工程组织结构 - 知乎 (zhihu.com)

　　__dict__：(13条消息) Python中__dict__属性的详解_熊猫_water的博客-CSDN博客_python中__dict__

　　好吧，今天试着训练了一下，确实不行。用single model或者multi两个（目前有resnet50和densenet）。或者之后再找训练过的模型吧。要把输出到meta里面的标签可视化，同一个人放到一个文件夹下。用他训练好的模型提取了特征，single-model模式跑了一下，准确率好低。。。。。。