作者 | CV君

编辑 | CV君

报道 | 我爱计算机视觉（微信id：aicvml）

#人脸识别#

Face.evoLVe: A High-Performance Face Recognition Library

本文开发一个非常全面的人脸识别库：face.evoLVe，它收集并实现了广泛的基于深度学习的人脸识别方法。由涵盖人脸识别实践的全部管道的必要组件组成，包括用于人脸检测、对齐、特征提取和匹配的交替骨干和损失函数。

face.evoLVe pipeline

另外，face.evoLVe 支持在不同的深度学习平台上进行多 GPU 训练，如 PyTorch和 PaddlePaddle，有利于研究人员在拥有数百万张图像的大规模数据集和拥有有限的良好标注数据的 low-shot 对应物上工作。

face.evoLVe 的目标是降低社区内研究人员的技术负担，以复制现有的算法和模型进行比较和基准测试。而且 face.evoLVe 是以高度模块化和可扩展的方式设计的，用户可以很容易地实现和插入他们自己的模型到库中，以获得隐藏扩展和贡献。同时，开发的库提供一个技巧包，以提高性能和稳定训练过程。

作者称已经使用 face.evoLVe 实现了 SoTA 的性能，并在一系列公开比赛中获得了第一名的成绩。还表示 face.evoLVe 目前仍在与一群活跃的贡献者共同发展。欢迎大家提供新的模型、技巧和数据集。

PyTorch 版本：
https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch

PaddlePaddle 版本：
https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch/tree/master/paddle

作者 | Qingzhong Wang, Pengfei Zhang, Haoyi Xiong, Jian Zhao

单位 | 百度；中国人民解放军国防科技大学等

论文 | https://arxiv.org/abs/2107.08621