insightface人脸识别源码，配合文章使用

人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要分支，它通过分析和处理人脸图像信息来识别人的身份。随着深度学习的发展，人脸识别技术已经取得了显著的进展，尤其是在精确度和实时性方面。InsightFace是目前人脸识别领域中一个备受关注的项目，它提供了一个开源平台，通过深度学习模型和算法来实现高效准确的人脸识别功能。 InsightFace项目主要围绕深度学习模型进行，尤其是那些专门针对人脸图像识别而设计的神经网络架构。这些模型往往需要大量的数据来训练，以确保能够捕捉到人脸的关键特征，并在不同条件下准确地进行识别。预训练模型是这些模型在大量数据集上预先训练好的版本，可以用于快速部署和应用，而不需要从头开始训练。这些预训练模型通常经过精心设计，以适应不同的应用场景和性能需求。 入门学习演示通常是为初学者设计的，旨在帮助他们理解人脸识别的基本概念和工作原理。这些演示可能会包括如何加载预训练模型，如何处理人脸图像数据，以及如何使用模型对图像进行分类和识别等。通过实际操作演示，新手可以更好地理解人脸识别的整个流程，并在此基础上进一步深入学习更高级的技术和方法。 在项目实战中，开发者会学习如何搭建人脸识别系统，包括数据收集、预处理、模型选择、训练和测试等环节。这些实战项目不仅要求开发者具备一定的理论知识，还需要他们能够解决实际开发中遇到的问题，如模型的优化、系统的部署和性能的提升等。 开源社区对人脸识别技术的发展起到了推动作用，许多研究者和开发者通过开源项目共享代码和模型，促进了技术的交流和创新。InsightFace就是这样一个活跃的社区，它不仅提供了预训练模型，还经常更新新的研究成果和算法改进，为开发者提供了丰富的资源。 InsightFace项目中可能包含的文件和目录通常包括模型文件、训练和测试脚本、示例代码以及项目文档。这些资源对于理解项目结构和运行机制至关重要。例如，目录中的“简介.txt”可能包含了项目的基本介绍、使用说明和相关参考资料，而“insighrface-master”可能是项目的主要代码库。通过这些资源，开发者可以快速地了解和掌握如何使用InsightFace进行人脸识别相关的开发工作。 人脸识别技术的发展对于安全、商业、医疗等多个领域都具有重要意义。通过准确快速地识别人脸，可以提高系统的安全性，如在门禁系统和支付验证中应用。同时，它也在智能相册、人机交互等民用领域展现了广阔的应用前景。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，人脸识别将继续成为人工智能领域的重要研究方向之一。

insightface的onnx模型 1k3d68：3d识别68个关键点 2d106det：2d识别106关键点 det 10g：人脸框和kps关键点5点识别 10g参数 det 500m：人脸框和kps关键点5点识别 500m参数 genderage：识别年龄和性别 inswapper 128：人脸替换模型，可以替换照片人脸 w600k mbf：人脸特征识别，轻量级库 w600k_r50:人脸特征识别，重量级 相应的ncnn模型在https://download.csdn.net/download/p731heminyang/89425438

Pytorch InsightFace 将来自预训练的ResNet模型移植到pytorch。 模型 LFW（％） CFP-FP（％） AgeDB-30（％） MegaFace（％） iresnet34 99.65 92.12 97.70 96.70 iresnet50 99.80 92.74 97.76 97.64 iresnet100 99.77 98.27 98.28 98.47 安装 pip install git+https://github.com/nizhib/pytorch-insightface 用法 import torch from imageio import imread from torchvision import transforms import insightface embedder = insightface

insightface示例代码及示例图片，代码包含以下几个功能： 1、给定一个包含多个人脸的图片，检测人脸位置，绘制人脸框并保存图片； 2、给定一个目标人脸图片和包含该人脸的图片，从图片中检测出目标人脸，并使用人脸框框出后保存； 3、压缩包中包含了多个人群图片和对应的人脸图片，内容和博客中内容一致； 4、该代码是insightface的使用示例，使用该代码可以学习insightface的使用； 5、每行代码都包含了相关注释，可以让用户快速的理解代码的内容及相关功能； 6、学习该代码可以更深入的了解insightface和人脸识别相关算法的开发过程，学习到时使用深度学习实现人脸识别的技术； 7、该代码使用最少的代码实现了人脸识别的功能示例，具有非常好的教学效果。

Insightface face detection and recognition model that just works out of the box.

insightface是当前比较新和常用的人脸识别模型，本程序是基于insightface的人脸识别程序，可以实现实时视频识别和图片识别，识别准确率高和速度快，代码有注释，附有安装说明。如果遇到问题也可以和我交流。

FaceDetectAndRecogize detect face with mtcnn and aligment and embedder with insightface the model test on dataset lfw accuracy reached 99.5% dataset sia-asia-500 lfw accuracy reached 99.6% demo 中已经添加： 1.人脸录入 2.人脸验证（解锁）功能 已经完成工作： 1.人脸检测 2.人脸对齐 3.人脸识别 待完成: 活体检测 防打印照片以及视频回放欺诈

insightface/insightface

InsightFace-REST 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： 准备好使用 Docker 和 nvidia-docker2 在支持 NVIDIA GPU 的系统上进行部署。 启动时自动下载模型（使用 Google Drive）。 借助 TensorRT 优化、FP16 推理和使用 ArcFace 模型对检测到的人脸进行批量推理，性能比 MXNet 推理提高多达 3 倍。 支持较旧的 Retinaface 探