# 假设使用MXNet进行训练 python train.py --dataset VGGFace2 --model arcface_r100_v1 模型转换与部署 使用工具如onnx-mxnet将MXNet模型转换为ONNX格式。 使用TensorRT、OpenVINO等框架将ONNX模型优化并部署到C/C++环境中。 C/C++代码实现 在C/C++环境中加载并运行模型进行人脸识别,以下是一个简化的示例流程: ...
cmake_minimum_required(VERSION 3.6) project(tvm_mobilefacenet) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -ldl -lpthread") SET(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}) SET(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}) SET(HOME_TVM /Users/jac...
从上图可以看到,普通的卷积操作参数量一般是 k e r n e l H × k e r n e l W × c h a n n e l s i n × c h a n n e l s o u t kernel_H\times kernel_W\times channels_{in}\times channels_{out} kernelH×kernelW×channelsin×channelsout,而GCN的参数量只有 K × c ...
实际上MobileNet-0.25的RetinaFace参数量是很少的,CaffeModel只有1.7M,从速度和精度的TradeOff来看,这可能是至今为止最好用的人脸检测器了。(训练过MTCNN的都懂,那是真不好训练,并且我个人也更倾向于这种单阶段的,不仅好训练还相对好部署啊)。 6. 核心代码...
dockerexec-it<容器ID>python3-c"import insightface" 1. 其中,<容器ID>需要替换为运行容器时分配的实际容器ID。 6. 运行自己的Python脚本 如果InsightFace运行正常,我们可以通过以下命令来运行自己的Python脚本: dockerexec-it<容器ID>python3<脚本文件名> ...
InsightFace 有效地实现了各种最先进的人脸识别、人脸检测和人脸对齐算法,并针对训练和部署进行了优化。它支持一系列主干架构,包括 IResNet、RetinaNet、MobileFaceNet、InceptionResNet_v2 和 DenseNet。 除了模型之外,它还可以使用 MS1M、VGG2 和 CASIA-WebFace 等面部数据集。InsightFace算法的基本解析: 骨干网络(Backb...
不过,如果你是在尝试在Android设备上部署或使用人脸识别功能,以下是一些建议: 确保依赖项已正确安装 编译工具和依赖项:确保你的系统中已经安装了构建所需的编译工具和依赖项,如C/C++编译器、make工具等。 Python版本:使用与InsightFace兼容的Python版本。可以查看InsightFace的文档或官方网站,确认其支持的Python版本,并...
InsightFace是一个开源的基于Pytorch和MXNet实现的2D/3D人脸分析工具,主要用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等任务。它包含多种算法,并对训练和部署进行了优化。 二、InsightFace检测眼镜的方法 使用InsightFace进行眼镜检测,通常需要进行人脸关键点定位。...
该存储库旨在为 InsightFace 人脸检测和识别管道提供方便、易于部署和可扩展的 REST API,使用 FastAPI 进行服务,使用 NVIDIA TensorRT 进行优化推理。 代码主要基于官方 DeepInsight InsightFaceAPI。 该存储库提供用于构建人脸识别 REST API 和使用 Docker 将模型转换为 ONNX 和 TensorRT 的源代码。 主要特征: 准备好使...
实际上MobileNet-0.25的RetinaFace参数量是很少的,CaffeModel只有1.7M,从速度和精度的TradeOff来看,这可能是至今为止最好用的人脸检测器了。(训练过MTCNN的都懂,那是真不好训练,并且我个人也更倾向于这种单阶段的,不仅好训练还相对好部署啊)。 6. 核心代码...