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京东开源PyTorch人脸识别工具包FaceX-Zoo:覆盖最强模型,支持训练跑分
作者:vivi  2021-01-25 15:12:25  共1486人围观
近年来,基于深度学习的人脸识别技术取得了重要进展。但是人脸识别模型的实际部署和深入研究都需要相应的公众支持。例如生产级人脸表示网络需要模块化的训练机制,以配合不同 SOTA 骨干网络、训练监督主题再到现实世界人脸识别需求。至于性能分析和比较,基于多个基准的大量模型也需要一个标准和自动化的评估工具。此外,人们希望能够出现一种以整体流水线形式部署的人脸识别公共基础。


最近还出现了一系列新的挑战,例如疫情期间出现的戴口罩人脸识别需求,这在实际应用中引来了人们的关注。一个可行的解决方式是建立起一套易用的统一框架来解决这些问题。

今年 1 月,来自京东的研究人员面向人脸识别技术开发社区提出了全新的开源框架 FaceX-Zoo。依靠高度模块化和可扩展的设计,FaceX-Zoo 提供具备多种多种 supervisory head 和骨干网络的训练模块,以实现效果最优的人脸识别。此外,它还具备标准化评估模块,以便在大多数情况下测试模型效果。

在这个工具中,人们只需改动简单的配置就可以在大多数流行基准上进行模型测试。此外,它还有一个简单但功能齐全的人脸 SDK 用于验证训练后的模型,并进行初步应用。该工具并不包含大量现有技术,但也因此易于拓展升级。

最近,这一工具已被开源。

GitHub 链接:https://github.com/JDAI-CV/FaceX-Zoo


QQ截图20210125151037.png


自述文件


FaceX-Zoo

FaceX-Zoo是用于面部识别的PyTorch工具箱。它提供了一个培训模块,该模块具有各种管理负责人和骨干,以实现最先进的人脸识别,还提供了标准化的评估模块,该模块可以通过编辑简单的配置就可以在大多数流行基准中评估模型。此外,还提供了一个简单而功能齐全的人脸SDK,用于验证模型的验证和主要应用。我们没有包括尽可能多的现有技术,而是使FaceX-Zoo可以轻松升级和扩展与面部相关领域的发展。请参阅技术报告以获取有关此项目的更多详细信息。

关于名字:

  • “人脸”-此回购主要用于人脸识别。

  • “ X”-我们还旨在提供面部识别以外的功能,例如面部配对,面部闪电。

  • “ Zoo”-此仓库中包含很多算法和模型。 

什么是新的

  • [Jan。2021年],我们提交了FaceX-Zoo的初始版本。

要求

  • python> = 3.7.1

  • 火炬> = 1.1.0

  • 火炬视觉> = 0.3.0

模型训练

README.mdtraining_mode,目前支持传统的培训和半连体培训

模型评估

请参阅test_protocol中的README.md,当前支持LFWCPLFWCALFWRFWAgeDB30MegaFace和MegaFace-mask。

人脸SDK

请参阅face_sdk中的README.md,当前支持人脸检测,人脸对齐和人脸识别。

面膜添加

README.mdFMA-3D

执照

FaceX-Zoo是根据Apache许可版本2.0发行的

致谢

仓库主要受InsightFaceInsightFace_Pytorchface.evoLVe的启发。我们非常感谢作者的宝贵努力。

引文

如果该项目对您的研究有所帮助,请考虑在您的出版物中引用我们的论文。BibTeX参考如下。

@article { wang2021facex-zoo,  标题= { FaceX-Zoo:用于面部识别的PyTorch工具箱},  作者= { Wang,Jun and Liu,Yinglu and Hu,Yibo and Shi,Hailin and Mei,Tao },   journal = { arXix预印本arXiv:2101.04407 },  年份= { 2021 } }

如有任何疑问,请与Wang Jun(wangjun492@jd.com),Liu Yinglu(liuyinglu1@jd.com),Yibo Huhuyibo6@jd.com)或Haihai Shishihailin@jd.com)联系。




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