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SeetaFace6
是中科视拓最新开源的商业正式版本。突破了之前社区版和企业版版本不同步发布的情况,这次开源的v6版本正式与商用版本同步。
此次开源包含了一直以来人脸识别的基本部分,如人脸检测、关键点定位、人脸识别。同时增加了活体检测、质量评估、年龄性别估计。并且响应时事,开放了口罩检测以及戴口罩的人脸识别模型。
同时此次我们开源了商用版最新的推理引擎TenniS,ResNet50的推理速度,从SeetaFace2在I7的8FPS提升到了20FPS。同时人脸识别训练集也大幅度提高,SeetaFace6人脸识别数据量增加到了上亿张图片。
为了应对不同级别的应用需求,SeetaFace6将开放三个版本模型:
模型名称 | 网络结构 | 速度(I7-6700) | 速度(RK3399) | 特征长度 |
---|---|---|---|---|
通用人脸识别 | ResNet-50 | 57ms | 300ms | 1024 |
带口罩人脸识别 | ResNet-50 | 34ms | 150ms | 512 |
通用人脸识别(小) | Mobile FaceNet | 9ms | 70ms | 512 |
作为能力兼容升级,SeetaFace6仍然能够给众多人脸识别应用提供业务能力。
同时该套算法适用于高精度的服务器部署外,也可以终端设备上很好的适应运行。
git clone --recursive https://github.com/SeetaFace6Open/index.git
- 编译工具
- For linux
GNU Make 工具
GCC 或者 Clang 编译器 - For windows
MSVC 或者 MinGW.
jom - CMake
- 依赖架构
CPU 支持 AVX 和 FMA [可选](x86)或 NENO(ARM)支持
OpenRoleZoo 为常用操作的集合,SeetaAuthorize 为模型解析工程,TenniS 为前向计算框架。需要重点说明的是,此次 TenniS 同时放出了 GPU 计算源码,可以编译出 GPU 版本进行使用。上述三个模块为基础模块,各个 SDK 的编译均依赖上述模块,因此需要优先编译出 OpenRoleZoo, SeetaAuthorize 和 TenniS,然后再进行其他 SDK 模块的编译。
cd ./craft
运行脚本 build.linux.x64.sh(gpu版本为 build.linux.x64_gpu.sh)
cd ./craft
执行脚本 build.win.vc14.all.cmd 编译各个版本的库(gpu版本为build.win.vc14.all_gpu.cmd)
-
安装 ndk 编译工具(推荐版本 ndk-r16b)
- 从 https://developer.android.com/ndk/downloads 下载 ndk 并安装
- 设置环境变量, 导出ndk-build工具
-
编译 各个模块均含有 android/jni/Android.mk 和 android/jni/Application.mk 两个编译脚本文件。
cd 到各模块的 android/jni 目录 执行 ndk-build -j4 编译
当前版本并未直接对交叉编译平台进行支持, 不过可参考文章 cmake cross compile 的说明进行 CMake 配置和对应平台的编译。
模型文件:
Part I: Download code: ngne
, including: age_predictor.csta
, face_landmarker_pts5.csta
, fas_first.csta
, pose_estimation.csta
, eye_state.csta
, face_landmarker_pts68.csta
, fas_second.csta
, quality_lbn.csta
, face_detector.csta
, face_recognizer.csta
, gender_predictor.csta
, face_landmarker_mask_pts5.csta
, face_recognizer_mask.csta
, mask_detector.csta
.
Part II: Download code: t6j0
,including: face_recognizer_light.csta
.
Model files:
Part I: Download, including: age_predictor.csta
, face_landmarker_pts5.csta
, fas_first.csta
, pose_estimation.csta
, eye_state.csta
, face_landmarker_pts68.csta
, fas_second.csta
, quality_lbn.csta
, face_detector.csta
, face_recognizer.csta
, gender_predictor.csta
, face_landmarker_mask_pts5.csta
, face_recognizer_mask.csta
, mask_detector.csta
.
Part II: Download ,including: face_recognizer_light.csta
.
关于基本的接口使用,请参见教程: 《SeetaFace 入门教程》,github上有同步文档源码。
人脸识别的完整示例Demo见 example/qt。
在每个压缩包的文档中都包含了对应平台上的调用示例,请解压对应平台压缩包后分别获取。
各模块接口参见 docs
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