LibreFaceRec

Встановлення

Голова розпізнавання LibreFaceRec працює через onnxruntime, якого немає в базовому встановленні.

pip install "libreyolo[onnx]"

Передбачення

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE # Назви librefacerec-* спрямовуються до цього сімейства незалежно від# суфікса файлу й під час першого використання завантажуються з# організації LibreYOLO на Hugging Face разом із типовим детектором облич.model = LibreYOLO("librefacerec-l.onnx")result = model(SAMPLE_IMAGE) print(result.embeddings.data.shape)   # (N, D), L2-нормалізовано

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

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("librefacerec-l.onnx") # Порівнює найпомітніше обличчя на кожному зображенні за косинусною# подібністю їхніх L2-нормалізованих ембедингів.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          # обличчя на цьому зображенніgallery = model.embed(["a.jpg", "b.jpg", "c.jpg"])   # (N_total, D) # Косинусні подібності (query_faces, N_total).scores = query.similarity(gallery)

За одним викликом приховано два окремі графи ONNX для виявлення та розпізнавання: детектор знаходить і вирівнює кожне обличчя до канонічного кропа, а голова розпізнавання повертає один L2-нормалізований ембединг на обличчя. Без додаткових налаштувань predict() автоматично завантажує та під'єднує комплектний типовий детектор. face_detector приймає викличний об'єкт, модель виявлення LibreYOLO або екземпляр FaceDetector; face_boxes повністю оминає виявлення й використовує надані рамки. result.embeddings містить один рядок на кожне виявлене обличчя, узгоджений із result.boxes. Метод .similarity() одним викликом обчислює косинусну подібність до іншого ембедингу або цілої галереї. Щоб безпосередньо порівняти два зображення замість двох уже обчислених ембедингів, виклик model.verify(image_a, image_b) виконує виявлення та створення ембедингів для обох, а потім порівнює їхні обличчя з найвищою впевненістю. Можна підставити будь-яку іншу модель розпізнавання ONNX за домовленостями ArcFace (вирівняний кроп на вході, ембединги (N, D) на виході), передавши шлях до її файлу замість назви librefacerec-*. Типи джерел, потокове передбачення та обробку результатів описано в розділі передбачення.

Експорт

LibreFaceRec уже обгортає попередньо експортований граф ONNX; повторний експорт до іншого формату не реалізовано.

Ліцензування

Цитування

@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}
}