人脸识别，训练模型时卡着不动，GPU也不跑

刀光哥 2021-04-14 08:36:37

项目代码地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/647591
使用的百度AI Studio
不知道哪的问题，请大家fork一下试一试看行不行？

问题如下图，点击执行后，无限转圈，卡在箭头那一步不继续往下执行

CPU/GPU都不跑

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github地址：face-recognition-supervised-by-center-loss 这里介绍我训练的人脸识别模型，放到了github上，各位看官路过的可以点个star 简介这个仓库我提供了训练人脸深度神经网络的代码，框架使用的是pytorch。损失函数用的是center_loss。同时也提供了triplet_loss的实现。但是根据我的训练经验，用triplet_l...

在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。 FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练之前，我们首先要简单的修改下这份文件，让它适用于当前版本。找到26...

原创：杨其泓一、前言 FaceNet是一个十分经典的人脸识别模型，并且具有较好的性能，但要实现使用自己的数据进行人脸识别，还需要对模型进行重新训练。本文将介绍跑通一个简单FaceNet的全部流程，以及踩坑记录。二、方案技术路线人脸检测：使用 Dlib 中预先训练的模型检测面部；人脸校准：使用 Dlib 的实时姿势估计与 OpenCV 的仿射变换来尝试使眼睛和下唇在每个图像上出现在相同位置；卷积网络：使用深度神经网络把人脸图片映射为 128 维单位超球面上的一个点；分类：

人脸识别自己训练模型OpenCV3官方中的级联分类器目标检测——cv::CascadeClassifier，介绍了如何使用级联分类器进行目标检测。而且人家也训练好了，可以自己去opencv里面找。这里，我们介绍一下如何训练自己的级联分类器。直接说明如何进行训练。在opencv的安装目录中的bin文件夹下有两个可执行文件opencv_createsamples.exe和opencv_traincas...

上一章节，我们谈到了如何下载资源和制作训练的数据集，我相信大家处理后的结果和我下面的一样（如下图），这个图像有500w+张，我就不打开这个文件夹给大家看了，好了，我们现在开始我们的模型训练了，模型能正常打通训练，才能做别的东西，如果你训练都训不起来，那谈什么修改网络啥的呢，对吧~

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