insightface专题

Insightface 之部署，TVM基础

参考文档 mxnet官方install手册TVM 0.4.0官方安装指导手册LLVM下载地址Debian/Ubuntu Linux下安装LLVM/Clang编译器开发环境介绍操作系统版本：Ubuntu16.04 LTS 64-bit，编译TVM的host、target版本;目标器件为Firefly-RK3399,采用双核Cortex-A72和四核Cortex-A53的大小核架构。MXNe

TVM insightface

https://github.com/markson14/Face-Recognition-Cpp 结合这个来看，初步看来后续可以做为公司的人脸开发base。自从AI被炒作以来，各个深度学习框架层出不穷。我们通常来讲，作为AI从业者，我们通常经历着标注-训练-部署的过程。其中部署是较为痛苦的工作，尤其是在跨平台如（移动端需要native对接的时候。）当然用于inference框架同样也是层出不

如果insightface/instantID安装失败怎么办（关于InsightFaceLoader_Zho节点的报错）

可能性有很多，但是今天帮朋友解决问题的时候又收集了一种新的思路。首先，可以先按照这篇文章里边提到的方法去安装：【全网最详细】ComfyUI下，Insightface安装指南-聚梦小课堂_insightface如何安装-CSDN博客其次，如果安装了发现无效，并且报错，比如说这样： Error occurred when executing InsightFaceLoader_Zh

win11 + insightface + pytorch + CUDA + cuDNN 实战安装

安装攻关秘籍，步骤如下: 第一步. 下载 pycharm 社区版官网在这里：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows 第二步. 下载 anaconda (最新版) // 参考下面文章来执行安装anaconda Windows下Miniconda+Pytorch+Pycharm开发环境搭建指南第三步. 配置 ana

insightface最新项目Partial FC论文理解

人脸识别 Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine论文翻译文章目录人脸识别 Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine论文翻译前言AbstractIntroductionRelated WorkFace Recogniti

【深度学习】Python快捷调用InsightFace人脸检测，纯ONNX推理

pypi资料： https://pypi.org/project/insightface/ 模型选择： https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/python-package#model-zoo onnxruntime的GPU对应CUDA ： https://onnxruntime.ai/docs/reference/c

基于insightface实现的人脸检测，人脸识别，insightface源码讲解。

目录 1.搭建insightface需要的环境 2.下载insightface工程 3.代码工程文件讲解 3.1 python-package 3.2 进行测试 3.3 examples 4. 人脸识别 5.代码理解： 1.搭建insightface需要的环境埋个坑，后续再写，笔者在安装过程中遇到了一些问

insightface人脸识别代码记录(二)（数据处理）

一、前言这部分主要围绕insightface目录下~/src/image_iter.py进行记录。其实，src目录下好多和前面目录重复的文件，好像是作者最开始是基于此目录进行训练的吧。目录地址：insightface人脸识别代码记录(总)(基于MXNet) 二、主要内容结合此脚本下的FaceImageIter类来进行记录MXNet中关于数据处理的一般形式，主要记录此类下面的__init

insightface的预训练权重buffalo_sc.zip下载

想要下载 https://github.com/deepinsight/insightface里的权重找了半天，网络时而卡掉，所以分享一下终于下载好了，存在百度网盘里，分享给大家。链接：https://pan.baidu.com/s/1PKp3pPzFg8hrbqACUfHO2A?pwd=amtf 提取码：amtf

人脸识别之insightface开源代码简单使用：训练、验证、测试（2）

目录数据集规模数据集划分数据增强人脸检测与校正训练数据.rec的制作验证数据.bin的制作数据集规模数据当然是越多越好，然而实际我们可能没有那么多数据，那么多大的量就可以了呢？吴恩达的教程里面说过，怎么着也得有个几千到几万张吧。因为我们不是从头开始训练，有了预训练模型的话，可以很大程度上减少对于数据的需求，这当然对于实际使用显然不够，但是对

一键AI高清换脸——基于InsightFace、CodeFormer实现高清换脸与验证换脸后效果能否通过人脸比对、人脸识别算法

前言 AI换脸是指利用基于深度学习和计算机视觉来替换或合成图像或视频中的人脸。可以将一个人的脸替换为另一个人的脸，或者将一个人的表情合成到另一个人的照片或视频中。算法常常被用在娱乐目上，例如在社交媒体上创建有趣的照片或视频，也有用于电影制作、特效制作、人脸编辑工具和虚拟现实。但也有可能被滥用，用于欺骗、虚假信息传播或隐私侵犯。随着AI换脸技术的广泛应用，这也引起很多的关注和担忧，因为它可以用于

insightface实战：画出嘴巴和眼睛的mask

今天的目标是将人脸的嘴巴和眼睛区域抠出来，使用insightface简单实现出来，为了方便批量使用多进程跑数据，使用多进程的方式，下面是代码： import osimport cv2from multiprocessing import Poolimport numpy as npfrom insightface.app import FaceAnalysisfrom tqdm