D얼굴 얼굴 인식 시스템 v0.5

DFace는 오픈 소스 딥 러닝 얼굴 감지 및 얼굴 인식 시스템입니다. 모든 기능은 pytorch 프레임워크를 사용하여 개발되었습니다. Pytorch는 Facebook에서 개발한 딥 러닝 프레임워크로 자동 파생, 동적 구성 등과 같은 몇 가지 흥미로운 고급 기능을 포함하고 있습니다. DFace는 이러한 장점을 자연스럽게 계승하여 학습 프로세스를 더욱 간단하고 편리하게 만들고 구현된 코드를 더욱 명확하고 이해하기 쉽게 만듭니다. DFace는 CUDA를 활용하여 GPU 가속 모드를 지원할 수 있습니다. 거의 실시간 효과를 얻을 수 있는 Linux GPU 모드를 사용해 보는 것이 좋습니다.

DFace에 관심이 있고 이 프로젝트에 참여하고 싶다면 다음 TODO를 구현해야 할 기능이 있습니다.

1. 중심 손실 또는 삼중 손실 원칙을 기반으로 얼굴 비교 기능을 개발하고 모델은 ResNet Inception v2를 사용합니다. 이 기능은 두 얼굴 이미지의 유사성을 비교합니다. 자세한 내용은 Paper 및 FaceNet을 참고하세요.

2. 빛, 질감 등 얼굴 특성을 기반으로 사진공격, 영상공격, 재생공격 등을 방지하는 안티프러드(Anti-fraud) 기능. 자세한 내용은 LBP 알고리즘 및 SVM 학습 모델을 참조하세요.

3. 3D 얼굴 사기 방지.

4. 모바일 이식: ONNX 표준에 따라 pytorch 훈련 모델을 caffe2로 마이그레이션하고 일부 numpy 알고리즘이 C++로 구현됩니다.

5. Tensor RT 이식, 높은 동시성.

6. Docker 지원, GPU 버전

설치하다

DFace에는 주로 얼굴 감지와 얼굴 인식의 두 가지 모듈이 있습니다. 모든 모델을 훈련하고 실행하기 위한 자세한 단계를 제공하겠습니다. 먼저 pytorch와 cv2용 Python 환경을 구축해야 합니다. 독립적인 가상 환경을 설정하려면 Anaconda를 사용하는 것이 좋습니다. GPU 훈련 모드를 사용하는 경우 Nvidia의 cuda 및 cudnn을 설치해야 합니다. 저자는 현재 Linux Ubuntu 설치 환경을 선호합니다. Windows DFace 설치 경험을 제공해 주신 열정적인 네티즌에게 감사드립니다. 자세한 Windos 설치 튜토리얼은 그의 블로그를 참조하세요.

의존하다

쿠다 8.0

아나콘다

파이토치

토치비전

이력서2

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