DFace 顔認識システム v0.5
0.5
DFace は、オープンソースのディープラーニング顔検出および顔認識システムです。すべての機能は pytorch フレームワークを使用して開発されています。 Pytorch は Facebook によって開発された深層学習フレームワークで、自動導出、動的合成などの興味深い高度な機能が含まれています。 DFace はこれらの利点を自然に継承し、トレーニング プロセスをよりシンプルかつ便利にし、実装されたコードをより明確で理解しやすくしています。 DFace は CUDA を利用して GPU アクセラレーション モードをサポートできます。ほぼリアルタイムの効果を実現できる Linux GPU モードを試すことをお勧めします。
DFace に興味があり、このプロジェクトに参加したい場合は、次の TODO を実装する必要があります。
1. 中心損失または三重項損失原理に基づいて面比較関数を開発し、モデルは ResNet inception v2 を使用します。 この機能は、2 つの顔画像の類似性を比較します。詳しくはPaperとFaceNetをご覧ください。
2. 光や質感など顔の特徴に基づいた写真攻撃、ビデオ攻撃、再生攻撃などを防ぐ不正防止機能。詳細については、LBP アルゴリズムと SVM トレーニング モデルを参照してください。
3. 3D 顔詐欺防止。
4. モバイル移植: ONNX 標準に従って、pytorch でトレーニングされたモデルを caffe2 に移行します。一部の numpy アルゴリズムは C++ で実装されます。
5. Tensor RT 移植、高い同時実行性。
6. Docker サポート、GPU バージョン
インストール
DFace には主に、顔検出と顔認識の 2 つのモジュールがあります。すべてのモデルをトレーニングして実行するための詳細な手順を説明します。まず、pytorch と cv2 用の Python 環境を構築する必要があります。独立した仮想環境をセットアップするには、Anaconda を使用することをお勧めします。 GPU トレーニング モードを使用する場合は、Nvidia の cuda および cudnn をインストールする必要があります。 著者は現在、Linux Ubuntu インストール環境を好みます。 Windows DFace のインストール体験を提供してくれた熱心なネットユーザーに感謝します。詳細な Windows インストール チュートリアルについては、彼のブログを参照してください。
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