【源码】基于Pytorch框架的真假人脸识别系统

项目简介

本项目借助深度学习模型，实现对真实人脸图像和AI生成人脸图像的区分。使用Kaggle上的Fake - Vs - Real Faces数据集，提供了涵盖数据预处理、模型训练、评估以及结果可视化的完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 多模型选择：提供自定义的CNN & FC模型，还有Pytorch的resnet18、vgg19、vgg19_bn等预训练模型可供选择。
2. 数据预处理：运用Pytorch的ImageFolder读取数据，进行归一化处理，并且将数据分割为训练集、测试集和验证集。
3. 模型训练：采用Adam优化器，训练30个Epoch，学习率设为0.001，每个训练周期结束后对验证数据评估并保存最佳模型。
4. 结果可视化：使用工具绘制训练和验证过程中的损失与准确率变化，以及模型的预测结果。
5. 测试评估：利用训练好的模型对测试数据进行预测，并评估模型性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 安装必要的依赖库，如PyTorch、torchvision等。 2. 准备数据集，按照项目要求的格式放置数据，数据集需包含fake和real两个文件夹以及一个data.csv文件。 3. 运行训练脚本进行模型训练。 4. 使用测试脚本对模型进行测试和评估。

注意：项目中的代码和配置文件可能已针对特定环境进行优化，请在类似环境中操作以确保最佳效果。同时，请根据数据集和硬件环境调整模型和参数配置，使用他人数据集时，遵守数据集的使用协议和条款。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】