論文の概要: Face.evoLVe: A High-Performance Face Recognition Library
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08621v2
- Date: Tue, 20 Jul 2021 09:24:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-21 13:14:35.955350
- Title: Face.evoLVe: A High-Performance Face Recognition Library
- Title（参考訳）: Face.evoLVe:高性能顔認識ライブラリ
- Authors: Qingzhong Wang, Pengfei Zhang, Haoyi Xiong and Jian Zhao
- Abstract要約: face.evoLVeは、顔認識のための幅広い人気のあるディープラーニングベースのメソッドを実装するライブラリである。
顔アライメント、データ処理、さまざまなバックボーン、損失、代替品など、顔分析の全プロセスをカバーする重要なコンポーネントで構成されている。
face.evoLVeは顔分析に広く使われ、2.4Kの恒星と622のフォークを受信している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.601892687276113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we develop face.evoLVe -- a comprehensive library that
collects and implements a wide range of popular deep learning-based methods for
face recognition. First of all, face.evoLVe is composed of key components that
cover the full process of face analytics, including face alignment, data
processing, various backbones, losses, and alternatives with bags of tricks for
improving performance. Later, face.evoLVe supports multi-GPU training on top of
different deep learning platforms, such as PyTorch and PaddlePaddle, which
facilitates researchers to work on both large-scale datasets with millions of
images and low-shot counterparts with limited well-annotated data. More
importantly, along with face.evoLVe, images before & after alignment in the
common benchmark datasets are released with source codes and trained models
provided. All these efforts lower the technical burdens in reproducing the
existing methods for comparison, while users of our library could focus on
developing advanced approaches more efficiently. Last but not least,
face.evoLVe is well designed and vibrantly evolving, so that new face
recognition approaches can be easily plugged into our framework. Note that we
have used face.evoLVe to participate in a number of face recognition
competitions and secured the first place. The version that supports PyTorch is
publicly available at https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch and the
PaddlePaddle version is available at
https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch/tree/master/paddle.
Face.evoLVe has been widely used for face analytics, receiving 2.4K stars and
622 forks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,顔認識のための多種多様な深層学習手法を収集・実装する包括的ライブラリであるface.evoLVeを開発する。
まず、face.evoLVeは顔のアライメント、データ処理、様々なバックボーン、損失、代替品など、顔分析の全プロセスをカバーする重要なコンポーネントで構成されている。
その後、Face.evoLVeはPyTorchやPaddlePaddleなど、さまざまなディープラーニングプラットフォーム上でマルチGPUトレーニングをサポートする。
さらに重要なのは、face.evoLVeとともに、共通のベンチマークデータセットの前後のイメージにソースコードとトレーニングされたモデルが提供されることだ。
これらすべての取り組みは、既存の比較手法を再現する際の技術的負担を減らし、ライブラリのユーザは、より効率的に高度なアプローチを開発することに集中できる。
最後に、Face.evoLVeはよく設計され、活発に進化しているので、新しい顔認識アプローチを簡単にフレームワークにプラグインできる。
face.evoLVeを使って、多くの顔認識コンテストに参加し、第1位を確保しました。
PyTorchをサポートするバージョンはhttps://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorchで、PaddlePaddleバージョンはhttps://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch/tree/master/paddleで公開されている。
Face.evoLVeは顔分析に広く使われ、2.4Kの恒星と622のフォークを受信している。
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