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一行代码,快速实现人脸识别,这个 GitHub 项目我爱了!

GitHubDaily • 2 年前 • 222 次点击  

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大家好,我是小 G。

提到人工智能和人脸识别开源技术,相信很多业内的同行对于 InsightFace 应该不陌生,其中的 Arcface 论文被引用超过 2100+,自从 2018 年开源以来,在 GitHub 上的增长也保持着强劲的增长态势。

从项目中展示的实际效果图上也可以看出效果确实不错。

而且近一年来,InsightFace 持续保持着强劲且活跃的更新态势:

其中既包含大量在学术圈、国际比赛(ICCV21、NIST-FRVT)的新进展,也支持多种框架的适配(MXNet、PyTorch、PaddlePaddle)。

InsightFace 框架介绍

InsightFace 是一个开源的 2D&3D 深度人脸分析工具箱,其中高效地实现了丰富多样的人脸识别、人脸检测和人脸对齐算法,并且针对训练和部署进行了优化,在多项算法测评、比赛获得优胜。

新增支持基于 PaddlePaddle 框架实现人脸识别系统

基于飞桨实现了人脸识别的 Blazeface、Arcface 和 MobileFace,开箱即用且有一定速度优势,支持大规模分布式训练,吞吐率高,最大可支持 6000 万分类。

(1)Arcface 模型开箱即用且有一定速度优势

  • 开箱即用


  • 速度优势

(2)ResNet 大模型分布式训练吞吐率高,最大支持 6000 万分类

  • 吞吐率领先优势


  • 最大支持 6000 万分类

(3)一行代码实践简单人脸识别 demo

检测 + 识别串联预测的示例脚本如下:

python3.7 tools/test_recognition.py --det --rec --index=index.bin --input=friends2.jpg --output="./output"

最终可视化结果保存在 output 目录下,可视化结果如下图所示。

传送门:

https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/recognition/arcface_paddle

福利时间

为了让大家更多地熟悉 InsightFace,了解项目最新更新进展,InsightFace 发起人与飞桨开发者一起,在 B 站直播间,为大家分享最新进展。

报名课程加入技术交流群

微信扫描下方二维码报名直播课。报名成功后即可加入 InsightFace 交流群,与 Insightface 项目发起人和飞桨开发者一起技术交流。

GitHub: https://github.com/deepinsight/insightface

图片来源说明:文中人物相关图片均来自于 InsightFace 开源项目截图。

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