當前人臉識別的最佳實踐,以及資料集下載連結,在下面 當前人臉識別的最佳實踐
當前人臉識別的最佳實踐
2018年09月02日 00:56:58 迷若煙雨 閱讀數:857人臉識別是目前深度學習領域應用最為廣泛的領域之一,各大框架都有不錯的開源專案,可以在短時間內實現刷榜。
首推Demystifying Face Recognition,由淺入深實驗了很多方法
如何走近深度學習人臉識別:https://github.com/Joker316701882/Additive-Margin-Softmax
caffe
https://github.com/wy1iu/sphereface:lfw 99.30% with A-softmax loss中文理解
https://github.com/happynear/NormFace:99.21%
https://github.com/ydwen/caffe-face:~99% centerloss,ECCV2016
https://github.com/AlfredXiangWu/face_verification_experiment98.80% with CASIA,Light-CNN
mxnet
https://github.com/deepinsight/insightface:lfw 99.83%
https://github.com/moli232777144/mobilefacenet-mxnet:輕量級版本99.5%
https://github.com/qidiso/mobilefacenet-V2:99.66%
tensorflow
https://github.com/davidsandberg/facenet
多GPU版本:https://github.com/wangruichens/facenet_multigpu
https://github.com/auroua/InsightFace_TF:99.68%
https://github.com/xsr-ai/MobileFaceNet_TF
人臉對齊
https://github.com/CamlinZ/face_alignment一種人臉68特徵點檢測的深度學習方法
https://github.com/zeusees/HyperLandmark106點標註,含android端
https://github.com/tensor-yu/cascaded_mobilenet-v2:級聯MobileNet-V2進行人臉關鍵點(5點)檢測,單模型僅 956 KB,GTX1080上執行為6ms左右
https://github.com/goodluckcwl/Face-alignment-mobilenet-v2
Loss Function
https://github.com/KaleidoZhouYN/Loss-Functions
https://github.com/KaleidoZhouYN/Sphereface-Ms-celeb-1M:討論對齊的影響
商業實踐
InsightFace - 使用篇, 如何一鍵刷分LFW 99.80%, MegaFace 98%
facenet 程式碼閱讀筆記:如何訓練基於triplet-loss的模型
https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine:山世光老師的開源庫,不過有點過時了
A-Softmax的總結及與L-Softmax的對比——SphereFace
A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 原理及在caffe實驗復現
android
https://github.com/GRAYKEY/mobilefacenet_android
https://github.com/zhanglaplace/MobileFaceNetAmsoftmax實現
https://github.com/KaleidoZhouYN/mobilefacenet-caffe:
https://github.com/moli232777144/small_model_face_recognition:Light CNN for ncnn
https://github.com/mohanson/FaceDetectionServer:go伺服器人臉識別服務
https://github.com/yanmeizhao/Sara/tree/master/sample_mobile_track_106:商湯106點人臉跟蹤
資料集
MS1M
VGGFace2
MeGlass:眼鏡遮擋資料集
掃碼向博主提問
迷若煙雨
領先的深度學習解決問題提供商- 擅長領域:
- 深度學習
- 人臉識別
人臉識別是目前深度學習領域應用最為廣泛的領域之一,各大框架都有不錯的開源專案,可以在短時間內實現刷榜。