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人脸识别1-InsightFace大规模人脸识别

目录
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优秀的框架
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广泛使用
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荣誉
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趋势图
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贡献者
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增长曲线
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大数据，不同框架的训练代码，可以以此为依托，进行全框架训练尝试，学术和工业落地
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人脸识别流程，检测，关键点校准减少差异，识别
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模型
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Python推理，可以直接用
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人脸识别模型，改结构和数据清理
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不同模型的原理，选出代理标签，特征空间更加紧凑
1、采集一个负样本
2、采集所有的负样本
3、自定义代理类别（人脸类别先跟代理类别比对），减少计算量
4、自定义代理多个类别
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虚拟的类，图片和center
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流程，选取最近的子中心
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压缩性和对噪音不那么敏感
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让损失函数差别更大，更容易学习
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防抖动
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性能加速，数据并行和模型并行
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加速效果，负样本随机采样
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减少显存
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难例识别，相似度阈值
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人脸识别
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人脸检测，检测点越多越准确
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FPN的结构
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更多的语义信息，更准确
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5点标在难检测的，1000点标在较1清晰的地方
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准确度
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人脸识别1-InsightFace大规模人脸识别_第29张图片
示例
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分析各个部分的资源消耗
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效果
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对比
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模板，随机生成主框架，搜索最优结构
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人脸校准，输入图标给出关键点
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合成数据训练
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人眼回归
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口罩人脸识别
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同一个人，不同场景下的照片识别
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