【源码】基于PyTorch框架的面部识别与水印嵌入系统

项目简介

本项目借助PyTorch框架，运用深度学习技术，实现了面部图像的特征提取、面部识别以及水印嵌入和提取功能。系统支持多种主干网络的面部识别模型，还具备多任务学习能力。

项目的主要特性和功能

1. 支持多种面部识别模型，如基于MobileNet和InceptionResnetV1的模型，可按需选择。
2. 提供水印嵌入和提取功能，能将水印信息嵌入面部图像特征，并从带水印的面部图像中提取水印。
3. 使用自动加权的多任务损失函数处理多任务学习，可根据任务性能自动调整权重。
4. 提供自定义数据加载器，支持从文本文件读取图像路径，处理特定格式数据集（如LFW数据集）。
5. 具备模型训练和验证功能，可记录训练过程中的损失和准确率，并进行可视化。
6. 包含计算损失和评估模型性能的函数，如计算ROC曲线、准确率等。

安装使用步骤

1. 准备环境

确保已安装Python和PyTorch框架以及相关依赖库。

2. 数据准备

准备所需数据集，如CASIA - WebFace、LFW等，并按项目需求进行预处理。

3. 训练模型

使用提供的训练脚本和命令行参数，训练自定义面部识别模型。

4. 测试与评估

使用测试脚本和评估函数，测试模型性能并评估准确性。

5. 水印处理

使用水印嵌入和提取功能处理图像，测试水印提取准确率。

6. 可视化

使用提供的可视化工具（如TensorBoard），可视化训练过程中的损失和准确率。

7. 部署与集成

根据实际需求，将训练好的模型部署到实际应用中，并与其他系统或服务集成。

注：以上步骤为基本指南，具体实现细节和参数设置需根据项目实际需求调整。

下载地址

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