معرفی شرکت ها


arcface-0.0.8


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

ArcFace face recognition implementation in Tensorflow Lite.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل arcface-0.0.8
نام arcface
نسخه کتابخانه 0.0.8
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Philipp Hofer
ایمیل نویسنده philipp.hofer@ins.jku.at
آدرس صفحه اصلی https://github.com/mobilesec/arcface-tensorflowlite
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/arcface/
مجوز European Union Public Licence 1.2 (EUPL 1.2)
# ArcFace face recognition Implementation of the [ArcFace face recognition algorithm](https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Deng_ArcFace_Additive_Angular_Margin_Loss_for_Deep_Face_Recognition_CVPR_2019_paper.htm). It includes a pre-trained model based on [ResNet50](https://arxiv.org/abs/1512.03385). The code is based on [peteryuX's](https://github.com/peteryuX/arcface-tf2) implementation. Instead of using full Tensorflow for the inference, the model has been converted to a Tensorflow lite model using `tf.lite.TFLiteConverter` which increased the speed of the inference by a factor of ~2.27. ## Installation You can install the package through pip: ``` pip install arcface ``` ## Quick start The following example illustrates the ease of use of this package: ```python >>> from arcface import ArcFace >>> face_rec = ArcFace.ArcFace() >>> emb1 = face_rec.calc_emb("~/Downloads/test.jpg") >>> print(emb1) array([-1.70827676e-02, -2.69084200e-02, -5.85994311e-02, 3.33652040e-03, 9.58345132e-04, 1.21807214e-02, -6.81217164e-02, -1.33364811e-03, -2.12905575e-02, 1.67165045e-02, 3.52908894e-02, -5.26051633e-02, ... -2.11241804e-02, 2.22553015e-02, -5.71946353e-02, -2.33468022e-02], dtype=float32) >>> emb2 = face_rec.calc_emb("~/Downloads/test2.jpg") >>> face_rec.get_distance_embeddings(emb1, emb2) 0.78542 ``` You can feed the `calc_emb` function either a single image or an array of images. Furthermore, you can supply the image as (absolute or relative) path, or an cv2-image. To make it more clear, hear are the four possibilities: 1. (Absolute or relative) path to a single image: `face_rec.calc_emb("test.jpg")` 2. Array of images: `face_rec.calc_emb(["test1.jpg", "test2.png"])` 3. Single cv2-image: `face_rec.calc_emb(cv2.imread("test.png"))` 4. Array of cv2-images: `face_rec.calc_emb([cv2.imread("test1.jpg"), cv2.imread("test2.png")])` The face recognition tool returns (an array of) 512-d embedding(s) as a numpy array. > Notice! This package does neither perform face detection nor face alignment! It assumes that the images are already pre-processsed! ## Benchmark | Model | Backbone | Framework | LFW Accuracy | Speed [ms/embedding] * | |----------|------|------|-----|-----| | [ArcFace paper](https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Deng_ArcFace_Additive_Angular_Margin_Loss_for_Deep_Face_Recognition_CVPR_2019_paper.htm) | R100 | MXNet | 99.82 | - | | [ArcFace TF2](https://github.com/peteryuX/arcface-tf2) | R50 | Tensorflow 2 | 99.35 | 102 | | **This repository** | **R50** | **Tensorflow Lite** | **96.87** | **45** | \* executed on a CPU: Intel i7-10510U ## License Licensed under the EUPL, Version 1.2 or – as soon they will be approved by the European Commission - subsequent versions of the EUPL (the "Licence"). You may not use this work except in compliance with the Licence. **License**: [European Union Public License v1.2](https://joinup.ec.europa.eu/software/page/eupl)


نیازمندی

مقدار نام
>=2.3.0 tensorflow
>=5.3 pyyaml
>=4.4 opencv-python
- numpy
>=2.24.0 requests
- astropy
- pytest-runner
- pytest


نحوه نصب


نصب پکیج whl arcface-0.0.8:

    pip install arcface-0.0.8.whl


نصب پکیج tar.gz arcface-0.0.8:

    pip install arcface-0.0.8.tar.gz