最近在做两个项目，人脸识别和判断人脸是否被遮挡；
1.先谈谈人脸识别
我是从中途接手的人脸识别项目，什么人脸检测，人脸对齐都是后知后觉接触到的，然后目的是训练一个小模型的人脸识别模型，但是直接上mobileFace，数据不太够，效果一般，然后就使用了《CBAM:Convolutional Block Attention Module》这篇论文中提到的注意力机制，效果怎么样了，以下结果是未初始化的mobileFace依次在Agdb_30,cfp_fp,lfw测试集的结果（在自己的训练集上做的）：
加入了注意力机制后：
然后我的网络是如何添加的，请转步：https://github.com/maomaoyuchengzi/CBAMMobileFace(要是看不了请私信，我才开始使用github，还不太会用)
2.人脸遮挡
最近在做人脸遮挡的时候遇到一些问题，希望有大佬看到此款帖子，能指点以下，遇到的问题有点摸不着头脑。
我的做法：收集了一批数据+增强有64000多数据，做二分类，不遮挡的负类，遮挡的为正类，数据比例1vs1，网络结构resnet18，图像size112*112；
遇到的问题：脸上小部分遮挡（五官遮挡）效果不佳，总被误认为是遮挡数据；
处理问题：
1）训练样本的检查，训练样本基本没问题，三个同事一起帮着看了看；
2）网络结构的检查，网络结构没问题；
3）测试代码的检查，没有查找任何原因;
2）训练工程的检查：同事和我做了一样的分类，使用了他自己写的工程和训练出的模型，摄像头出的结果是他自己的脸部遮挡和不遮挡就分类的很好，我和另一个同事总是被认为遮挡了（摄像头现场测，不存在训练样本和测试样本重复），使用训练过程中早阶段的和中期阶段以及最终的阶段的模型结果测试，都是一样的情况，排除过拟合。
3）同时训练过程中训练集上和验证集上效果达到1（acc.），说明模型不存在欠拟合；
同事认为是使用的数据太少（他只使用了2万多的训练集，其中还有部分数据是使用的数据增强生成的），建议换个小网络。
小网络训练中... ...