ガイド

デプロイ＆インテグレーションガイド

InsightFace Server のセルフホスト、REST API と Python SDK の統合、顔モデルの変換・デプロイ・検証を扱う実践的なチュートリアルです。

PrivateFrame — インストールと使い方のガイド

デスクトップアプリで始めたり、動画処理を自動化したり、Python に処理を組み込んだりできます。

認識前にチェックを行い、顔ごとの状態とスコアを取得できます。検出、照合、検索、RTSP の各処理で、結果に応じて認識を制御するモードや観測モードを設定できます。

CPU または CUDA で InsightFace Server をセルフホストし、ライセンス済みモデルの導入、最初の厳密な 1:N 検索、認証、永続データの保護までを Docker で実践します。

REST API または Python SDK で Collection 作成、ID 登録、厳密な 1:N 検索、安全な再試行、永続 RTSP 監視までを実装します。

軽量化された InsightFace 1.0 パッケージをインストールし、クロスプラットフォームの Evaluation Studio でローカル顔認識、アルバム整理、企業データセット評価、Face Swap 試験、モデルライセンスとプライバシー境界を確認します。

MOU、画像準備、Python クライアント、プライバシー要件まで含めた、自社データで InsightFace のオープンソース／非公開認識モデルを評価するための実践ガイドです。

InsightFaceの認識モデルを選び、FRVT準拠で1:1・1:Nのベンチマークを設計し、しきい値を決定する実務ガイド。オープンソースのモデルパックと商用モデルの使い分けまでを解説します。

InsightFace 形式の ONNX モデルを TensorRT engine と OpenVINO IR に変換し、検証、精度選択、ベンチマーク、本番リリース確認まで扱う実践ガイドです。