deepinsight/insightface

何を解決するか

InsightFace は、2D および 3D フェース分析の包括的なツールボックスを提供し、顔検出、認識、アライメントの複雑さに対処します。トレーニングおよびデプロイメントの両方において、さまざまなプラットフォームで最適化された最新のアルゴリズムを実装するための統合フレームワークを提供します。

動作方法

このプロジェクトは主に PyTorch と MXNet に基づいて構築されており、専用モジュールのセットを提供します：

• 顔認識: ArcFace や PartialFC などのさまざまな損失設計とネットワークバックボーンを実装し、画像から個人を識別します。
• 顔検出: RetinaFace や SCRFD などの単段階検出器を使用して、画像内の顔を検出します。
• 顔アライメント: ヒートマップベースの手法（SDUNets）または座標回帰を使用して、顔のランドマークを特定します。
• デプロイメントツール: デスクトップ用のクロスプラットフォーム GUI デモと、REST API および Python クライアントを備えた自己ホストサーバーを提供し、スケーラブルな推論と人物検索を可能にします。

対象ユーザー

学術研究から企業レベルの展開（AWS Rekognition の代替品など）まで、高性能な顔分析機能を必要とする研究者および開発者向けに設計されています。

主な特徴

• 高パフォーマンス: INT8 エンベッディング量子化を使用して、単一の RTX 5090 GPU で 5000 万枚以上の画像を検索可能。
• 多様なツールセット: クイックスタート用の Python パッケージ、C/C++ SDK（InspireFace）、評価用のクロスプラットフォーム GUI を提供。
• 広範なアルゴリズム対応: ArcFace、RetinaFace、SCRFD の実装を含む。
• 柔軟なデプロイメント: ローカルの ONNX Runtime 推論と自己ホストサーバーのオプションをサポート。