基于pytorch的arcface人脸识别系统中包含ArcFace函数的models.py文件代码

以下是基于PyTorch的ArcFace人脸识别系统中包含ArcFace函数的models.py文件的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class ArcFace(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_size, num_classes, margin=0.5, scale=64):
        super().__init__()
        self.embedding_size = embedding_size
        self.num_classes = num_classes
        self.margin = margin
        self.scale = scale

        self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(num_classes, embedding_size))
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight)

    def forward(self, embeddings, labels):
        # normalize input embeddings
        embeddings = F.normalize(embeddings)

        # normalize weights
        weights = F.normalize(self.weight)

        # gather the correct weight for each label
        cosine = F.linear(embeddings, weights)
        logits = self.scale*cosine

        # add margin to the correct logit
        mask = F.one_hot(labels, self.num_classes)
        logits[mask.bool()] -= self.margin

        # softmax cross-entropy loss
        loss = F.cross_entropy(logits, labels)

        return loss

该代码实现了一个名为ArcFace的类，它是一个PyTorch模块，可以用于训练人脸识别模型。该类的构造函数接受几个参数：embedding_size表示每个人脸图像嵌入的向量大小，num_classes表示人脸库中的人数，margin表示ArcFace中的余弦相似度边界，scale表示每次前向传递时对余弦相似度的缩放因子。

该类的forward()方法接受两个参数：embeddings表示一个大小为(batch_size, embedding_size)的张量，其中包含了一批人脸图像的嵌入向量；labels表示一个大小为(batch_size,)的张量，其中包含了每个嵌入向量对应的人脸ID。该方法首先将嵌入向量和权重向量归一化，然后使用余弦相似度计算输入向量和权重向量之间的相似度得分。然后，对于每个嵌入向量，它的相似度得分被缩放(scale)和减去一个边界(margin)，以获得最终的logit。最后，使用softmax交叉熵损失函数计算损失。

该模型的训练过程通常是使用随机梯度下降(SGD)优化器来最小化损失函数。在每个训练步骤中，模型首先将输入图像传递到卷积神经网络中，然后将得到的嵌入向量传递给ArcFace模块进行训练。