FaceX-Zoo

FaceX-Zoo是面向AI算法研发社区的人脸视觉感知开源项目，包括全栈的人脸识别训练算法、标准化的自动测试基准、端到端的人脸感知部署SDK等一系列行业领先的解决方案，为社区的研发人员提供了良好的人脸识别模型生产范式，并包含了最新的模型小型化、人脸生成与编辑等多样性算法能力。FaceX-Zoo采用高度模块化的设计，具有良好的可扩展性和易用性。该项目支撑了京东内部人脸识别模型的生产以及日常迭代，显著提高了模型生产效率。项目自发布以来被诸多用户用于学术研究以及工业模型生产，不仅促进了人脸识别在学术上的探索和研究，也促进了人脸识别在工业界的普及和应用。 FaceX-Zoo采用高度模块化的设计思路，高度解耦了视觉神经网络研发中的各个模组和元素，比如训练算法、损失函数、主干网络、测试协议、数据组合等。使用者仅需编辑简单的配置文件即可高效地实现领域最新的人脸感知模型的研发和应用。具有优秀的可扩展性能，使用者可以方便快捷地实现自研的模型训练算法和主干网络，并且与已有算法模型兼容。实现了丰富多样的新算法，例如人脸解析、知识蒸馏、戴口罩人脸识别等，助力抗疫工作。