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DeepLearning

推理

采用deeplearning方法对人脸打分

1.使用 autokeras 生成模型结构；

ak net

2.使用 tensorflow 训练权重；

启动tensorboard:

tensorboard --logdir=../logs

3.加载模型预测；

训练

1.使用 fast-autoaugment 对图像增强；

2.使用 Auto-PyTorch 训练模型；

https://github.com/automl/Auto-PyTorch

BarlowTwins

使用两部实现：

1.在视频流中区分出最优正面(人脸识别)；

2.使用现有评分等级归类到最优分(人脸评分)；

1.人脸识别

训练方法

https://github.com/facebookresearch/barlowtwins

nohup python main.py data/SCUT-FBP5500_v2/Images/ --batch-size 256 > train_face.log &

mv checkpoint/resnet50.pth model/barlowtwins/face.pth

2.人脸评分(old)

nohup python main.py data/SCUT-FBP5500_v2/score_data/ --batch-size 256 > train_score.log &

mv checkpoint/resnet50.pth model/barlowtwins/score.pth

实际测试结果不理想

2.人脸评分(new)

参考：keras-efficientnet-regression/readme.md

3.皮肤识别

  1. 准备数据: cd dl/scan/0.get_skin_dlib.py conda activate dlib python 0.get_skin_dlib.py

  2. 安装solo-learn pip install torch torchvision torchaudio

常见问题：

  1. ImportError: libjpeg.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory 通常都是由于环境没能完全同步导致的，将lib下的文件拷贝过去即可

  2. ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21' not found (required by /opt/anaconda3/ cp /opt/anaconda3/lib/libstdc++.so.6.0.26 /lib64/ rm -rf /lib64/libstdc++.so.6 ln -s /lib64/libstdc++.so.6.0.26 /lib64/libstdc++.so.6

todo

1.人脸皮肤训练评估 (使用常规CNN学习分类)

2.人脸3d重建，角度分析(预估人脸的角度)

  1. https://github.com/zllrunning/face-parsing.PyTorch 对分类混乱的问题做了答复，可以验证下

  2. 如果IIC及scan都不理想，可以尝试使用 solo learn 尝试聚类 https://github.com/vturrisi/solo-learn

  3. 颜值报告可以尝试使用 XAI 解释(主要用于机器学习，可能不恰当)