图片分类,翻拍
choise.py: 选择模型
pred.py: 单例测试
api.py: 单例接口
api_test.py: 测试接口是否正常
train.py: 具体的模型训练过程
requirement.txt: 依赖包
readme.md: 说明文档
图片分类和翻拍数据方式相同,制作train.txt,test.txt,val.txt
train.txt
E:\dataset\MR-GAN\train\fake\1508.png 翻拍
E:\dataset\MR-GAN\train\fake\3381.png 翻拍
E:\dataset\MR-GAN\train\unfake\5337.png 非翻拍
train.txt和val.txt,test.txt格式相同,都是path+' \ t ' + label+' \ n'
运行该指令,让服务启动
python api.py
注意事项:
- 权重位置在config/configV2.py/self.pre_train_path
- 输入的base64图片的
输入:
res={
"imgBase64" : base64_img
}
输出:
respond_dict = {
'code':0,
'msg': {
'0': '成功'
},
'res':{
'score' : 0.99,
'isReshoot': False
}
}
code值中0为调用成功,1为失败
msg中0中的值为“成功”,则无报错信息,若0的值为field required则代表post缺少imgBase64字符串,
score代表模型输出的置信度
isReshoot代表是否翻拍,True为翻拍,False为非翻拍
测试图片来源:图片来自于网络
测试集是由数据集随机划分而来,按8:1:1比例进行划分。
数据集总数据量:49668张
项目 | 数量 |
---|---|
训练集 | 39734 |
测试集 | 4968 |
验证集 | 4968 |
总数量 | 49688 |
翻拍图片数量 | 24834 |
非翻拍图片数量 | 24834 |
测试集的准确率 = 95.2%