以facenet的lfw資料驗證為例
lfw資料：
驗證資料分兩個，乙個用於開發，乙個用於最終的驗證
這裡驗證使用的是view 2的pairs.txt檔案
training, validation, and testing
view 1: development training/testing sets
view 2: performance testing configurations
pairs.txt file format
people.txt file format
pairs.txt 包含了按10交叉驗證隨機分布的測試人臉對
def calculate_roc(thresholds, embeddings1, embeddings2, actual_issame, nrof_folds=10):
assert(embeddings1.shape[0] == embeddings2.shape[0])
assert(embeddings1.shape[1] == embeddings2.shape[1])
nrof_pairs = min(len(actual_issame), embeddings1.shape[0])
nrof_thresholds = len(thresholds)
k_fold = kfold(n_splits=nrof_folds, shuffle=false)
tprs = np.zeros((nrof_folds,nrof_thresholds))
fprs = np.zeros((nrof_folds,nrof_thresholds))
accuracy = np.zeros((nrof_folds))
diff = np.subtract(embeddings1, embeddings2)
dist = np.sum(np.square(diff),1)
indices = np.arange(nrof_pairs)
for fold_idx, (train_set, test_set) in enumerate(k_fold.split(indices)):
# find the best threshold for the fold
acc_train = np.zeros((nrof_thresholds))
for threshold_idx, threshold in enumerate(thresholds):
_, _, acc_train[threshold_idx] = calculate_accuracy(threshold, dist[train_set], actual_issame[train_set])
best_threshold_index = np.argmax(acc_train)
for threshold_idx, threshold in enumerate(thresholds):
tprs[fold_idx,threshold_idx], fprs[fold_idx,threshold_idx], _ = calculate_accuracy(threshold, dist[test_set], actual_issame[test_set])
_, _, accuracy[fold_idx] = calculate_accuracy(thresholds[best_threshold_index], dist[test_set], actual_issame[test_set])
tpr = np.mean(tprs,0)
fpr = np.mean(fprs,0)
return tpr, fpr, accuracy
這裡的accuracy是使用pairs.txt中的人臉對進行10交叉驗證得到的平均準確率thresholds = np.arange(0, 4, 0.01)
tpr和fpr分別對應交叉驗證的平均tpr和平均fpr
LFW介紹整理
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