Leitfäden
Bereitstellung und Integration Leitfäden
Praxisnahe Tutorials zum selbst gehosteten Betrieb von InsightFace Server, zur Integration seiner REST API und seines Python SDK sowie zum Konvertieren, Bereitstellen und Validieren von Gesichtsmodellen.
Server mit Docker starten
InsightFace Server auf CPU oder CUDA mit Docker starten, ein lizenziertes Modell installieren, die erste exakte 1:N-Suche ausführen und den Dienst absichern.
Server REST API integrieren
InsightFace Server per REST API und Python SDK integrieren: Collections anlegen, Personen registrieren, exakte 1:N-Suche ausführen und RTSP überwachen.
InsightFace 1.0 Anleitung: Lokale Gesichtserkennung, Desktop-GUI und Enterprise-Evaluation
Installieren Sie das schlankere InsightFace-1.0-Paket, starten Sie die plattformübergreifende Evaluation Studio GUI und prüfen Sie lokale Erkennung, Album-Clustering, Enterprise-Datensätze, Face-Swap-Tests sowie Modelllizenzen und Datenschutzgrenzen.
Privater InsightFace-Erkennungsmodelltest – Schritt-für-Schritt
Praktische Anleitung für Evaluatoren, um Open-Source- und private InsightFace-Erkennungsmodelle auf eigenen Daten zu benchmarken: MOU-Voraussetzungen, Bildaufbereitung, Python-Client und Datenschutzregeln.
Auswahl eines Gesichtserkennungsmodells: 1:1- und 1:N-Tests sowie Schwellenwertbestimmung
Ein FRVT-konformes Vorgehen, um ein InsightFace-Erkennungsmodell auszuwählen, 1:1- und 1:N-Benchmarks aufzubauen, Schwellenwerte zu setzen und zu entscheiden, wann ein Wechsel von den Open-Source-Paketen zu den kommerziellen InsightFace-Modellen sinnvoll ist.
ONNX-Gesichtsmodelle nach TensorRT und OpenVINO konvertieren
Ein produktionsnaher Leitfaden zur Konvertierung von InsightFace-ähnlichen ONNX-Modellen in TensorRT-Engines und OpenVINO IR inklusive Validierung, Präzision, Benchmarks und Release-Prüfungen.