Guides
Guides de déploiement et d’intégration
Tutoriels pratiques pour autohéberger InsightFace Server, intégrer sa REST API et son SDK Python, et convertir, déployer ou valider des modèles faciaux.
Server avec Docker : démarrage rapide
Lancez InsightFace Server sur CPU ou CUDA avec Docker, installez un modèle sous licence, exécutez une première recherche 1:N exacte et sécurisez le service.
Intégrer l’API REST du Server
Intégrez InsightFace Server via API REST et SDK Python : créez des Collections, enrôlez, lancez des recherches 1:N exactes et ajoutez le suivi RTSP.
Guide InsightFace 1.0 : reconnaissance faciale locale, GUI desktop et évaluation entreprise
Installez le package InsightFace 1.0 plus léger, lancez Evaluation Studio multiplateforme, puis exécutez reconnaissance locale, organisation d'albums, évaluation de datasets par identité, essais de face swap et vérification des licences et limites de confidentialité.
Comment exécuter un test privé d'un modèle de reconnaissance InsightFace
Guide étape par étape pour évaluer les modèles open-source et privés InsightFace sur vos propres données : prérequis MOU, préparation des images, client Python et contrôles de confidentialité.
Choisir un modèle de reconnaissance faciale : tests 1:1, 1:N et choix du seuil
Une démarche alignée sur FRVT pour choisir un modèle de reconnaissance InsightFace, construire des bancs d'essai 1:1 et 1:N, fixer les seuils et décider quand passer des packs open source aux modèles commerciaux InsightFace.
Convertir des modèles visage ONNX vers TensorRT et OpenVINO
Guide de production pour convertir des modèles ONNX de type InsightFace en moteurs TensorRT et OpenVINO IR, avec validation, choix de précision, benchmark et contrôles de déploiement.