DeepFace适配鲲鹏开源验证任务心得
DeepFace适配鲲鹏开源验证任务心得
首先看了一下任务计划书：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/440178，主要目的是将 DeepFace 项目适配至华为的 Kunpeng（鲲鹏）处理器，确保其在硬件平台上的高效运行，也就是说验证DeepFace能不能在 Kunpeng（鲲鹏）处理器中运行。
开发过程
明确目的后开始熟悉模型，DeepFace的github网址：https://github.com/serengil/deepface
git clone https://github.com/serengil/deepface.git
在云堡垒机上，创建python虚拟环境
conda create -n deepface python=3.9
conda activate deepface #激活环境
安装deepface
直接命令安装 pip install deepface
也可以通过源码安装(源码安装可能有些的功能特性还未在pip中发布)
cd deepface
pip install -e .
安装完deepface库，就可以导入使用了
from deepface import DeepFace
如果验证两张人脸是否是同一个人。调用如下函数接口
result = DeepFace.verify(
img1_path = “img1.jpg”,
img2_path = “img2.jpg”,
)
如果验证，人脸属性分析，调用如下函数接口,获取年龄，性别，种族，表情
Objs = DeepFace.analyze(
img_path = “img1.jpg”,
actions = [‘age’,’gender’,’race’,’emotion’],
)
同时，安装好了deepface,也可以在终端，通过命令行交互方式验证，如下：
#人脸验证，需要输入两张图片
deepface verify -img1_path tests/dataset/img1.jpg -img2_path tests/dataset/img2.jpg
#人脸熟悉分析
deepface analyze -img_path tests/dataset/img1.jpg
测试数据文件存放目录为 deepface/tests/dataset/
注意事项
*** 安装过程中，会自动安装环境所需要的依赖包，如tensorflow, kears, numpy,opencv-python等，如果提示缺少某个包，pip安装就可以。
*** numpy版本建议安装1.26左右的，不要安装2.0及以上的，会有兼容问题。
***调用过程中，模型权重文件会自动下载到本地 /root/.deepface/weights/ 目录下，也可以手动下载。模型支持多种格式，如tensorflow，onnx，pytorch，h5等。
*** 下载安装依赖包或者权重文件时，如果国外网络限制的话，可以替换为国内镜像源。
*** 所有的deepface功能，都可以接受人脸检测后端和人脸对齐，通过参数选择，支持的人脸检测器模型有：OpenCV，SSD, Dlib，MTCNN，RetinaFace，MediaPipe，Yolo，YuNet等。
*** deepface是一个混合的人脸识别的包。当前包含了许多先进的识别模型，如：VGG-Face，FaceNet，OpenFace，DeepFace，DeepID，ArcFace，Dlib等。可以通过参数选择。默认是使用VGG-Face model。
1 验收材料
1.1 交付件清单
- DEMO仓库地址: https://gitcode.com/pan123/deepface/blob/main/README.md
- 博客的地址: https://bbs.huaweicloud.com/blogs/440258
|
验收细则 |
评分说明 |
是否为验收必选项 |
结果（通过/不通过） |
|
功能开发：完成与华为三大根技术生态（鲲鹏云、昇腾云、鸿蒙）适配的功能开发 |
基于鲲鹏、Euler系统完成验证。 |
是 |
|
|
代码质量：适配华为三大根技术生态的代码质量经过工具检测达标 |
推送给开源社区的代码符合开源社区关于代码风格、功能、自动化测试等要求。 |
否 |
|
|
提供相关文档，比如部署文档、使用文档、配置文档等 |
根据社区要求，完善相关的开发指南和部署指导 |
否 |
|
|
合入到开源项目主仓：代码推送上游社区 |
代码合并到当前主干分支。 |
否 |
|
|
Deomo设计&开发：完成功能演示Demo的开发 |
提供DEMO仓库地址。 |
是 |
|
|
Demo部署&验证：完成功能演示DEMO基于华为云鲲鹏环境的部署和功能验证 |
提供DEMO部署验证结果的关键截图进行举证。提供DEMO运行环境和资源的截图举证。 |
是 |
|
|
发布博客：发布博客介绍适配心得。 |
提供博客的地址。 |
是 |
|
|
制作单机版无高危开源镜像。 |
上架云商店。 |
否 |
|
|
单机版镜像上架时支持模板部署。 |
|
否 |
|
|
制作集群版无高危开源镜像 |
上架云商店。 |
否 |
|
|
集群版镜像上架时支持模板部署 |
|
否 |
|
2 资源清单
产品名称 |
CPU架构 |
实例类型 |
公共镜像 |
镜像版本 |
备注 |
弹性云服务器 |
鲲鹏计算Kunpeng-920 |
鲲鹏通用计算增强型kc1 |
Huawei Cloud EulerOS |
Huawei Cloud EulerOS 2.0 Arm 64bit sdi5 for ECS BareMetal With Uniagent(150GiB) |
推荐 |
产品名称 |
CPU架构 |
操作系统 |
云堡垒机 |
鲲鹏计算Kunpeng-920 |
Huawei Cloud EulerOS 2.0 (aarch64) |
3 验证结果
3.1 人脸提取
获取人脸所在的坐标位置和检测到人脸的置信度分数。
验证结果保存图像
3.2 人脸特征向量化
人脸特征向量化，得到512维的向量。
3.3 人脸相似性判断(2张人脸是否为同一个人)
获取2张人脸向量，然后计算2个向量的相似度，可用余弦公式或欧式距离。
3.4 人脸查找
从人脸向量特征数据库中，计算匹配相似度，从而判断出是否找到。
3.5 人脸属性分析（表情，性别，年龄，种族）
程序会自动下载4个模型(分别对应年龄，性别，种族，表情)，模型会根据预测分数判断。
3.6 人脸活体识别(真假人脸，静态活体识别)
人脸活体识别，判断真假人脸，静态活体识别，根据活体分数判断。
3.7 web端部署
由于服务器无固定公网IP，所以本地浏览器无法访问地址。
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）