如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 TODO(需要开发的功能) 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 Paper和FaceNet 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 3D人脸反欺诈。 mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 Tensor RT移植，高并发。 Docker支持，gpu版 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境

火炬中心损失 Pytorch实现中心损失的方法： （ ）也使用此损失函数。 开始吧 克隆此仓库并运行代码 $ git clone https://github.com/KaiyangZhou/pytorch-center-loss $ cd pytorch-center-loss $ python main.py --eval-freq 1 --gpu 0 --save-dir log/ --plot 您将在终端中看到以下信息 Currently using GPU: 0 Creating dataset: mnist Creating model: cnn == > Epoch

跨模态中心损失

Center Loss

**DFace** 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用　**[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)**　框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。 DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。我们建议尝试linux GPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。