InsightFace プロジェクトは主に Jia Guo と Jiankang Deng によって保守されています。
すべての主要な貢献者については、「貢献」をチェックしてください。
InsightFace のコードは MIT ライセンスに基づいてリリースされています。学術用途でも商業用途でも制限はありません。
アノテーションを含むトレーニング データ (およびこれらのデータでトレーニングされたモデル) は、非営利の研究目的でのみ利用できます。
github リポジトリからの手動ダウンロード モデルと Python ライブラリによる自動ダウンロード モデルは両方とも、上記のライセンス ポリシーに従います (非営利研究目的のみ)。
2024-08-01最も高度な顔交換モデルinswapper_cynとinswapper_dax をPicsi.Ai 顔交換サービスに統合しました。これらのモデルは、ほぼすべての同様の商用製品や、当社のオープンソース モデル inswapper_128 よりも優れています。サービスを使用し、サポートを受けるには、Picsi.Ai Web サイトにアクセスしてください。
2024-05-04 C/C++ で開発され、複数のオペレーティング システムとさまざまなバックエンドをサポートするクロスプラットフォームの顔認識 SDK である InspireFace を追加しました。
2023-04-01 : 最も高度な顔交換モデルinswapper_cynとinswapper_daxを統合し、サービスを Discord ボットに移行しました。これは、Midjourney で生成された画像の編集もサポートしています。詳細については、web-demos/swapping_discord および Picsi.Ai Web サイトを参照してください。 。
2022-08-12 : ECCV-2022 WCPA ワークショップのパース投影ベースの単眼 3D 顔再構成チャレンジ、論文およびコードでランク 1 位を達成しました。
2021-11-30 : iccv21-mfr の拡張バージョンである MFR-Oncoming チャレンジが開始されました (IFRT と同様)。
2021-10-29 : Partial FC (Xiang An、Jiankang Deng、Jia Guo) を使用して、NIST-FRVT 1:1 の VISA トラックで 1 位を達成しました。
2024-08-01最も高度な顔交換モデルinswapper_cynとinswapper_dax をPicsi.Ai 顔交換サービスに統合しました。これらのモデルは、ほぼすべての同様の商用製品や、当社のオープンソース モデル inswapper_128 よりも優れています。サービスを使用し、サポートを受けるには、Picsi.Ai Web サイトにアクセスしてください。
2024-05-04 C/C++ で開発され、複数のオペレーティング システムとさまざまなバックエンドをサポートするクロスプラットフォームの顔認識 SDK である InspireFace を追加しました。
2024-04-17 : 単眼アイデンティティ条件付き顔反射率再構成が CVPR-2024 に承認されました。
2023-08-08 : 再構成/視線における合成ビューからの弱い監視による一般化視線推定の実装をリリースしました。
2023-05-03 : ワイルドフェイスのなりすまし対策チャレンジの継続バージョンを開始しました。詳細はこちらをご覧ください。
2023-04-01 : 最も高度な顔交換モデルinswapper_cynとinswapper_daxを統合し、サービスを Discord ボットに移行しました。これは、Midjourney で生成された画像の編集もサポートしています。詳細については、web-demos/swapping_discord および Picsi.Ai Web サイトを参照してください。 。
2023-02-13 : CVPR23 ワークショップで大規模なワイルドフェイスのアンチスプーフィングチャレンジを開始します。詳細については、challenge/cvpr23-fas-wild を参照してください。
2022-11-28 : Python パッケージ ver 0.7 の顔 ID スワッピング用の 1 行コード。ここで例を確認してください。
2022-10-28 : MFR 進行中の Web サイトがリファクタリングされました。バグがある場合は問題を作成してください。
2022-09-22 : 顔の位置特定、顔認識、顔の交換の Web デモを公開しました。
2022-08-12 : ECCV-2022 WCPA ワークショップのパース投影ベースの単眼 3D 顔再構成チャレンジ、論文およびコードでランク 1 位を達成しました。
2022-03-30 : 部分的な FC が CVPR-2022 によって承認されました。
2022-02-23 : SCRFD が ICLR-2022 に承認されました。
2021-11-30 : iccv21-mfr の拡張バージョンである MFR-Oncoming チャレンジが開始されました (IFRT と同様)。
2021-10-29 : Partial FC (Xiang An、Jiankang Deng、Jia Guo) を使用して、NIST-FRVT 1:1 の VISA トラックで 1 位を達成しました。
2021-10-11 : ICCV21 - マスクされた顔認識チャレンジのリーダーボードがリリースされました。ビデオ: YouTube、ビリビリ。
2021-06-05 : ICCV 2021 でマスクされた顔認識チャレンジとワークショップを開始します。
InsightFace は、主に PyTorch と MXNet に基づいたオープンソースの 2D&3D ディープフェイス解析ツールボックスです。
詳しくは弊社ウェブサイトをご確認ください。
master ブランチは、 PyTorch 1.6+および/またはMXNet=1.6-1.8とPython 3.xで動作します。
InsightFace は、トレーニングと展開の両方に最適化された、顔認識、顔検出、顔位置合わせの最先端のアルゴリズムを豊富に効率的に実装しています。
入力画像の検出、認識、位置合わせモデルをテストするには、Python パッケージから始めてください。
画像をクリックするとYoutubeビデオがご覧いただけます。 Bilibiliユーザーの方はここをクリックしてください。
InsightFace Web サイトのページでは、InsightFace でサポートされているすべてのプロジェクトについても説明されています。
InsightFace が抱えるいくつかの課題にも興味があるかもしれません。
このモジュールでは、深顔認識のためのトレーニング データ、ネットワーク設定、損失設計を提供します。
サポートされているメソッドは次のとおりです。
IResNet、MobilefaceNet、MobileNet、InceptionResNet_v2、DenseNet など、一般的に使用されるネットワーク バックボーンがほとんどのメソッドに含まれています。
トレーニング データには、既に MXNet バイナリ形式でパックされている、クリーン化された MS1M、VGG2、および CASIA-Webface データセットが含まれますが、これらに限定されません。詳細についてはデータセットのページをご覧ください。
評価では標準の IJB および Megaface 評価パイプラインを提供します
その他の事前トレーニング済みモデルについては、Model-Zoo を確認してください。
このモジュールでは、顔検出トレーニング、評価、推論のためのアノテーション、ネットワーク設定、損失設計を含むトレーニング データを提供します。
サポートされているメソッドは次のとおりです。
RetinaFace は、CVPR 2020 で承認された実用的な 1 段階の顔検出器です。トレーニング コード、トレーニング データセット、事前トレーニング済みモデル、評価スクリプトを提供します。
SCRFD は効率的で高精度の顔検出アプローチであり、最初は Arxiv で説明されました。 NAS をサポートする高効率の顔検出器をトレーニングするための使いやすいパイプラインを提供します。
このモジュールでは、顔の位置合わせのためのデータセットとトレーニング/推論パイプラインを提供します。
サポートされているメソッド:
SDUNets は、BMVC で受け入れられるヒートマップ ベースのメソッドです。
SimpleRegression は、高速な座標回帰を備えた非常に軽量な顔のランドマーク モデルを提供します。これらのモデルの入力は緩やかにトリミングされた顔画像であり、出力は直接のランドマーク座標です。
InsightFace が研究に役立つと思われる場合は、次の関連論文を引用することを検討してください。
@inproceedings{ren2023pbidr,
title={Facial Geometric Detail Recovery via Implicit Representation},
author={Ren, Xingyu and Lattas, Alexandros and Gecer, Baris and Deng, Jiankang and Ma, Chao and Yang, Xiaokang},
booktitle={2023 IEEE 17th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)},
year={2023}
}
@article{guo2021sample,
title={Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection},
author={Guo, Jia and Deng, Jiankang and Lattas, Alexandros and Zafeiriou, Stefanos},
journal={arXiv preprint arXiv:2105.04714},
year={2021}
}
@inproceedings{gecer2021ostec,
title={OSTeC: One-Shot Texture Completion},
author={Gecer, Baris and Deng, Jiankang and Zafeiriou, Stefanos},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
year={2021}
}
@inproceedings{an_2022_pfc_cvpr,
title={Killing Two Birds with One Stone: Efficient and Robust Training of Face Recognition CNNs by Partial FC},
author={An, Xiang and Deng, Jiangkang and Guo, Jia and Feng, Ziyong and Zhu, Xuhan and Jing, Yang and Tongliang, Liu},
booktitle={CVPR},
year={2022}
}
@inproceedings{an_2021_pfc_iccvw,
title={Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine},
author={An, Xiang and Zhu, Xuhan and Gao, Yuan and Xiao, Yang and Zhao, Yongle and Feng, Ziyong and Wu, Lan and Qin, Bin and Zhang, Ming and Zhang, Debing and Fu, Ying},
booktitle={ICCVW},
year={2021},
}
@inproceedings{deng2020subcenter,
title={Sub-center ArcFace: Boosting Face Recognition by Large-scale Noisy Web Faces},
author={Deng, Jiankang and Guo, Jia and Liu, Tongliang and Gong, Mingming and Zafeiriou, Stefanos},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on European Conference on Computer Vision},
year={2020}
}
@inproceedings{Deng2020CVPR,
title = {RetinaFace: Single-Shot Multi-Level Face Localisation in the Wild},
author = {Deng, Jiankang and Guo, Jia and Ververas, Evangelos and Kotsia, Irene and Zafeiriou, Stefanos},
booktitle = {CVPR},
year = {2020}
}
@inproceedings{guo2018stacked,
title={Stacked Dense U-Nets with Dual Transformers for Robust Face Alignment},
author={Guo, Jia and Deng, Jiankang and Xue, Niannan and Zafeiriou, Stefanos},
booktitle={BMVC},
year={2018}
}
@article{deng2018menpo,
title={The Menpo benchmark for multi-pose 2D and 3D facial landmark localisation and tracking},
author={Deng, Jiankang and Roussos, Anastasios and Chrysos, Grigorios and Ververas, Evangelos and Kotsia, Irene and Shen, Jie and Zafeiriou, Stefanos},
journal={IJCV},
year={2018}
}
@inproceedings{deng2018arcface,
title={ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition},
author={Deng, Jiankang and Guo, Jia and Niannan, Xue and Zafeiriou, Stefanos},
booktitle={CVPR},
year={2019}
}
主な貢献者:
guojia[at]gmail.comjiankangdeng[at]gmail.comanxiangsir[at]gmail.comjackyu961127[at]gmail.combarisgecer[at]msn.com
