人脸识别二分类模型代码 ,用于判断照片是否为AI生成,若是AI生成输出0,若不是AI生成输出1,pytorch
时间: 2024-10-16 13:04:13 浏览: 8
人脸识别的二分类模型通常基于深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN),在PyTorch中,可以构建一个简单的流程来区分真实人脸和AI生成的脸部图像。下面是一个基本的代码框架示例:
```python
import torch
import torchvision.models as models
from torch import nn
from torchvision.transforms import transforms
# 定义预处理步骤
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载预训练的ResNet或DenseNet等模型作为特征提取器
model = models.resnet18(pretrained=True)
num_features = model.fc.in_features # 获取最后一层之前的特征维度
model.fc = nn.Linear(num_features, 2) # 修改全连接层为2分类
# 判断图片是否AI生成的判别器(sigmoid激活)
model.classifier = nn.Sequential(model.fc, nn.Sigmoid())
# 损失函数和优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # 对数似然损失适用于二分类问题
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练循环
def train_epoch(imgs_path, labels):
for img, label in zip(imgs_path, labels):
with torch.no_grad():
img = transform(img).unsqueeze(0) # 添加batch轴
outputs = model(img)
loss = criterion(outputs, torch.tensor(label, dtype=torch.float32))
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 使用交叉验证集评估并预测
def predict(img_path):
img = transform(img_path).unsqueeze(0)
pred = model(img).detach().numpy()
return pred[0][1] > 0.5 # 输出的概率大于0.5则认为是AI生成
```
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