사용한 오픈소스

GitHub - aqeelanwar/MaskTheFace: Convert face dataset to masked dataset

데이터셋

• 아래 데이터셋은 아시안의 얼굴 데이터셋으로 2~80세까지의 남녀로 이루어진 데이터셋
• 여기에 마스크를 씌워 데이터셋 증강

GitHub - JingchunCheng/All-Age-Faces-Dataset: All-Age-Faces (AAF) Database.

MaskTheFace Setup (Colab)

1. MaskTheFace git을 clone

   • requirements.txt 설치
   • dlib 관련 에러는 아래 참고

   MaskTheFace/faq.md at master · aqeelanwar/MaskTheFace

2. All-Age-Faces-Dataset을 다운 받아 자신의 google drive에 업로드

3. Colab을 열어 마운트 한 뒤에

4. Colab 인스턴스의 드라이브로 복사한다.

   왼쪽 하단의 터미널을 열고 다음 명령어를 실행시켜 복사 후 압축 해제

   cp "/content/drive/MyDrive/[자신의 드라이브 내 저장한 경로]" "/content/All-Age-Faces-Dataset.zip"
   unzip "All-Age-Faces-Dataset.zip"
   

5. aglined faces 폴더 내의 이미지가 얼굴이 정면으로 정렬된 데이터셋이므로 이것을 사용한다. 해당 폴더 내에 모든 이미지 파일이 들어있으며 #####A##.jpg 형식으로 A 뒤에 오는 숫자가 나이에 해당한다. 18세 미만은 사용하지 않으므로 변환 대상 파일에서 삭제한다.

   

   

• 다음을 노트북에서 실행시켜 연령이 18미만인 파일을 모두 삭제

  import os
  import glob
  
  file_list = glob.glob('/content/All-Age-Faces Dataset/aglined faces/*')
  file_list_to_remove = [path for path in file_list if int(path.split('A')[-1][:2]) < 18]
  
  # 삭제하는 데이터의 전체 비율
  print(len(file_list_to_remove) / len(file_list))
  
  for path in file_list_to_remove:
    os.remove(path)
  

1. MaskTheFace폴더로 이동 후 터미널에서 붙이고자 하는 마스크의 형태에 따라 cloth- 인자의 값을 수정하며 실행(해당 깃헙 참고), 실행시 설치해야될 라이브러리 에러가 있다고 에러 나면 1의 FAQ 참고

   cd MaskTheFace
   

   python3 mask_the_face.py --path "content/All-Age-Faces Dataset/alined faces" --code cloth-masks/textures/check/check_1.jpg
   

작업 상태