InsightFace 介绍
InsightFace的代码是在MIT许可下发布的。 对于acadmic和商业用途没有限制。
包含注释的训练数据（以及使用这些数据训练的模型）仅可用于非商业研究目的。
在此存储库中，我们提供用于深度识别的训练数据，网络设置和损失设计。 训练数据包括标准化的MS1M，VGG2和CASIA-
Webface数据集，这些数据集已经以MXNet二进制格式打包。
网络主干包括resnet，MobilefaceNet，MobileNet，Inceptionresnet_v2，DenseNet，dpn。
损失函数包括softmax，SphereFace，CosineFace，arcface和Triplet（Euclidean / Angular）Loss。
我们的方法arcface最初在arXiv技术报告中描述。 通过使用此存储库，您可以通过单个模型简单地实现LFW 99.80％+和Megaface 98％+。
该存储库可以帮助研究人员/工程师通过两个步骤快速开发深度识别算法：下载二进制数据集并运行训练脚本。
InsightFace 官网
https://github.com/deepinsight/insightface
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