PaddleWeekly | ArcFace Paddle全面开源，人脸识别也可以轻松实战
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开源发展至今，越来越多的开发者使用开源代码的同时，也开始将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来，在开源当中找到了成就和价值。更多的开发者得益于开源的优势，从加入使用，到共同开发。如此正向循环，不断地推动开源生态发展，开源社区也不断地壮大…
本周看点速览：
人脸识别经典模型ArcFace Paddle全面开源，轻松实战人脸识别。
用对抗网络生成的二次元头像，风格由你，尺寸尽力，版权也不必担心。
想知道荧幕里的TA在机器眼中年龄几何？
这款入门级年龄判别器将满足你的好奇心。
ArcFace Paddle
利用深度卷积神经网络进行大规模人脸识别目前仍有较多难点，其主要挑战之一是通过设计适当的损失函数来提高识别能力。通常，我们期待借助损失函数来提高人脸特征的类间距离，同时尽可能减小类内距离，使得不同人的人像在“机器”的视角中差异更大，同一人的人像在这种情况下差异更小。
在ArcFace论文中，一种解释在超球面的损失函数便是个很不错的思路，通过对角度的惩罚来得到更易于拉开类间距离的人脸识别特征。这些虽然听起来似乎有些难以理解，但不必担心，在ArcFace Paddle仓库中不仅开源了完整源码并且提供了预训练模型，可轻松实战在人脸识别场景！
项目维护者：GuoQuanhao
主要框架/工具组件：飞桨PaddlePaddle核心框架
GitHub链接：
https://github.com/GuoQuanhao/arcface-Paddle
相关论文：
https://arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf
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二次元人物头像生成器
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks）是一种近年来火热的深度学习方向，也是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
二次元人物生成同样适用于该类生成策略。在该模型的组网部分中，生成网络负责生成“真实”的图像，判别网络则会对真实数据与生成网络生成的图像进行判别。最终，当判别网络难以区分孰真孰假时，此时的生成网络就具备了“以假乱真”的能力，大量接近真实的二次元头像也因此成功生成。
项目维护者：ZMpursue
主要框架/工具组件：飞桨PaddlePaddle核心框架
GitHub链接：
https://github.com/ZMpursue/Anime_avatar_generation
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基于飞桨的入门级年龄判别器
近年来，基于人脸图像的生物特征识别研究取得了巨大的发展。与其它的生物特征相比，人脸特征具有自然性、方便性和非接触性等优点，其在安全监控、身份验证、人机交互等方面具有巨大的应用前景。当然，开发出一款非常精确的年龄判别器十分困难，但不代表普通的年龄判别器在娱乐方面无法满足你的好奇心~
项目维护者：WhiteFireFox
主要框架/工具组件：飞桨PaddlePaddle核心框架
GitHub链接：
https://github.com/WhiteFireFox/paddle-age-predict
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上周看点传送门：
PaddleWeekly | 量化图像感知相似度，这款工具箱超好用！
AgentMaker再创新作，三行代码也可轻松量化图像感知相似度。
可快速检测卷烟的吸烟检测系统源码完全公开，禁烟场所千万别吸烟。
高性能的Rust语言也可轻松推理深度学习模型，不信快试试它~
开源项目不在规模大小，大的开源项目成为行业翘楚，提供全面解决思路和方式，但小项目一样激动人心，创意傲人。
如果你想推荐自己的项目，只需简单进行项目介绍，发送邮件给飞桨社区工作人员（[email protected]）即有机会参与项目推荐，你的代码也能给别人带来效率和价值！
如在使用过程中有问题，可加入官方QQ群进行交流：793866180。
如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
·飞桨官网地址·
https://www.paddlepaddle.org.cn/
·飞桨开源框架项目地址·
GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle
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飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨企业版针对企业级需求增强了相应特性，包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业，提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。
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