5月16日更新 经多位网友的共同实验，原方案部分情况下迭代次数稍微不足，导致最终识别率略有小差异，为了相对容易获得论文的最佳结果，对训练方案进行简单更新，实际训练也可根据数据acc训练是否已稳定来判断lr下降的迭代次数： 适当增大softmax迭代次数，4万-->12万； 增大arcface第一级lr0.1的迭代次数，8万-->12万； ps：无闲置机器，暂不再更新log。该项目训练步骤，已验证mobilefacenet可复现，良心大作，期待作者后续的研究。 5月14日更新 更新两个实验测试： arcface_loss_test2-4：接lr0.1已经训练12万次的模型，增强lr0.1步骤的训练8万次，自身acc小幅提升，下降lr后，最终部分结果中lfw最佳结果99.517%，agedb有模型已提升至96.033%+ arcface_loss_test2-5：接arcface_loss_t

ArcFace/InsightFace使用自己数据训练/验证过程，训练自己的数据需要制作几个所需的文件，官方没有详细说明，而且还需要对部分代码进行修改，也有好多需要自己写，才能使用自定义的数据集进行训练和测试。博客地址https://blog.csdn.net/qq_39707285/article/details/98068436中有详细介绍训练/验证过程。 修复图片过多在制作bin文件时可能出现MemoryError的BUG，分别替换src/eval文件夹下的flw_m.py和src/data文件夹下的lfw2pack_m.py，附件见链接: https://pan.baidu.com/s/1LBNYaSFEJ3WSVBkU5VdFDA 提取码: mgsd