#face_rec NAN 人脸识别复现（现只在YouTube Face 数据集上）

安装环境

• python版本：3.6
• pytorch版本：0.4.1
• Jupyter(可选)

任务

1.    论文的复现，数据集的划分 (:heavy_check_mark: Accruacy:) 95.5% for Youtube Dataset
2.    光流数据加入  (:clock130:)
3.    额外数据集训练实验 (:clock430:)

文件介绍

• Dataset.py：负责训练数据的读取
• Inception.py：Googlenet的架构文件
• Network.py：NAN网络结构以及一些子网络结构
• ShowData.ipynb：展示数据和测试Dataset.py的jupyter文件
• TrainCNN.ipynb:训练CNN网络的jupyter文件(可用来测试训练逻辑)
• Train.ipynb/train_ver.py:训练网络的已经测试训练逻辑的jupyter文件
• TrainVerificationTask.ipynb:训练NAN的聚合模块的jupyter文件
• util.py: 用于计算人脸验证中的TPR,FPR率，用于绘制ROC曲线

版本

• V2.5 更新时间:2019-9-27 （设置聚合模块训练帧数为100帧，达到论文复现效果）
• V2.0 更新时间:2019-9-26 （加入NAN模型的训练，ROC曲线的绘制，精度的计算）
• V1.5 更新时间:2019-9-25 （加入CNN模型的单独训练）
• V1.0 更新时间:2019-9-22 （改动大部分代码,初始化库）

数据集：

Youtube Face
http://www.cslab.openu.ac.il/download/wolftau/YouTubeFaces.tar.gz http://www.cslab.openu.ac.il/download/wolftau/frame_images_DB.tar.gz

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