前面我们搭建好了相关环境和最麻烦的 caffe 环境，接下来我们用 python 训练出来基于 caffe 的人脸识别 caffemodel。成功后我们再将它转化为海思开发板可以使用的 wk 文件。

这里我们先整理下我们的思路，首先 caffemodel 文件可以转化为海思可以读取的 wk 文件，但只是读取 caffemodel 文件中的网络参数，所以我们最好使用 YOLOv3 来进行人脸识别，方便后续的算法修改。我设定的流程为先用 PC 端的 python 进行人脸识别的开发，在 PC 端实现完整的人脸识别算法后，训练出合适的 caffemodel 文件，再转为 wk 文件。在海思开发板上实现人脸识别功能。

在算法的选择上，（算法原理到时再分别写一篇）

人脸检测使用 ResNet-10

人脸识别可以使用 基于 LBPH 特征。

后面可以尝试别的算法

（resnet model+arc head+softmax loss）

先放个在板子 Hi3559AV100 上跑通 YOLOv3 的文章

华为海思 AI 芯片 (Hi3559A V100) 算法开发（五） 在 Hi3559 上运行 YOLOv3

Caffe 基本理念

需要了解的一些基础概念，写在这里有点冗杂。分开写到另一篇文章好了，写好了附上链接

Caffe (1) 文件与数据介绍