LibreFaceRec

Установка

Голова распознавания LibreFaceRec работает через onnxruntime, который не входит в базовую установку.

pip install "libreyolo[onnx]"

Предсказание

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE # Имена librefacerec-* ведут в это семейство независимо от# суффикса файла и при первом использовании скачиваются из# организации LibreYOLO на Hugging Face вместе с детектором лиц# по умолчанию.model = LibreYOLO("librefacerec-l.onnx")result = model(SAMPLE_IMAGE) print(result.embeddings.data.shape)   # (N, D), L2-нормированные

libreyolo predict model=librefacerec-l.onnx source=face.jpg

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("librefacerec-l.onnx") # Сравнивает самое заметное лицо на каждом изображении по# косинусной близости их L2-нормированных эмбеддингов.result = model.verify("person_a.jpg", "person_b.jpg", threshold=0.4)print(result["similarity"], result["same_person"])

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("librefacerec-l.onnx") query = model("query.jpg").embeddings          # лица с этого изображенияgallery = model.embed(["a.jpg", "b.jpg", "c.jpg"])   # (N_total, D) # Косинусные близости (query_faces, N_total).scores = query.similarity(gallery)

Детекция и распознавание — два отдельных ONNX-графа за одним вызовом: детектор лиц находит каждое лицо и выравнивает его в канонический кроп, а голова распознавания возвращает по одному L2-нормированному эмбеддингу на лицо. Если ничего не указывать, predict() сам скачивает и подключает встроенный детектор по умолчанию. face_detector принимает вызываемый объект, модель детекции LibreYOLO или экземпляр FaceDetector; face_boxes полностью обходит детекцию и берёт рамки, которые у вас уже есть. result.embeddings содержит по одной строке на каждое обнаруженное лицо, в том же порядке, что и result.boxes; его метод .similarity() за один вызов считает косинусную близость с другим эмбеддингом или с целой галереей. Чтобы сравнить напрямую два изображения, а не два уже посчитанных эмбеддинга, вызовите model.verify(image_a, image_b): он прогоняет детекцию и эмбеддинг для обоих и сравнивает лицо с наибольшей уверенностью. Любую другую ONNX-модель распознавания в соглашении ArcFace (на входе выровненный кроп, на выходе эмбеддинги (N, D)) можно подставить, передав путь к её файлу вместо имени librefacerec-*. Про источники, стриминг и обработку результатов см. предсказание.

Экспорт

LibreFaceRec и так оборачивает заранее экспортированный ONNX-граф; повторный экспорт в другой формат не реализован.

Лицензирование

Цитирование

@inproceedings{deng2019arcface,
  title={Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition},
  author={Deng, Jiankang and Guo, Jia and Xue, Niannan and Zafeiriou, Stefanos},
  booktitle={CVPR},
  year={2019}
}