How to evaluate TAR FAR on your dataset

（1）先清洗数据How-to-clean-your-dataset

（2）创建一个批处理文件比如evaluate-tar-far.bat 用记事本/写字板/Notepad++打开，填入以下命令

set proto_file=model\mobilefacenet-res4-8-16-4-dim128.zqparams

set model_file=model\mobilefacenet-res4-8-16-4-dim128-emore.nchwbin

set blob_name=fc5

set src_root=webface1000X50

set thread_num=10

SampleFaceDatabaseZQCNN.exe make_compact %src_root% tar-far-database.feats tar-far-database.names %proto_file% %model_file% %blob_name% 2 %thread_num%

SampleFaceDatabaseZQCNN.exe compute_similarity_compact tar-far-score.raw tar-far-flag.raw tar-far-info.txt tar-far-database.feats tar-far-database.names %thread_num%

SampleFaceDatabaseZQCNN.exe evaluate_tar_far tar-far-score.raw tar-far-flag.raw tar-far-info.txt

最终tar-far数据会在控制台显示。你也可以在cmd里运行 call evaluate-tar-far.bat>log.txt 这样运行过程及最终结果都会写在log.txt里

注意1： 如果你想测caffe格式的模型，把SampleFaceDatabaseZQCNN.exe换成SampleFaceDatabaseOpenCV.exe, 参数make_compact换成make112X112_compact或者make112X96_compact,set blob_name=fc5里fc5改成caffe模型的output layer name

注意2： 如果你要测的库有5万张图，需要50000 x 49999 / 2 x (4+1) x 3 Bytes = 17.46 GB的硬盘空间（还得考虑硬盘空间是不是连续）； 如果你要测的库有10万张图，则需要约70 GB的硬盘空间（还得考虑硬盘空间是不是连续）；如果你要测的库有20万张图，则需要约280 GB的硬盘空间（还得考虑硬盘空间是不是连续）。