가이드
배포 및 통합 가이드
InsightFace Server 셀프 호스팅, REST API 및 Python SDK 통합, 얼굴 모델 변환·배포·검증을 위한 실무 튜토리얼입니다.
PrivateFrame — 설치 및 사용 가이드
데스크톱 앱으로 시작하거나, 동영상 작업을 자동화하거나, Python에 처리 기능을 통합하세요.
Python과 InsightFace Server에서 선택적 RGB 라이브니스 검사 활성화
인식 전에 검사하고 얼굴별 상태와 점수를 받으세요. 감지, 비교, 검색, RTSP 작업에서 라이브니스 결과로 인식 여부를 결정하거나 관찰 모드를 사용하도록 설정할 수 있습니다.
Docker로 InsightFace Server 배포
CPU 또는 CUDA에서 InsightFace Server를 셀프 호스팅하고 라이선스 모델 설치·검증, 첫 정확한 1:N 검색, 인증, 영구 데이터 보호까지 진행합니다.
InsightFace Server REST API 및 Python SDK 통합
REST API 또는 Python SDK로 Collection 생성, 신원 등록, 정확한 1:N 검색, 안전한 재시도, 영구 RTSP 모니터링까지 구현합니다.
InsightFace 1.0 가이드: 로컬 얼굴 인식, 데스크톱 GUI, 엔터프라이즈 평가
더 가벼워진 InsightFace 1.0 package를 설치하고, 크로스 플랫폼 Evaluation Studio에서 로컬 얼굴 인식, 앨범 정리, identity-folder dataset 평가, face swap 시험, 모델 라이선스와 개인정보 경계를 확인합니다.
InsightFace 비공개 인식 모델 프라이빗 테스트 가이드
MOU 요건, 이미지 전처리, Python 클라이언트, 프라이버시 규칙까지 포함해 자체 데이터로 InsightFace 오픈소스/비공개 모델을 평가하는 단계별 가이드입니다.
얼굴 인식 모델 선정 가이드: 1:1·1:N 테스트와 임계값 결정
FRVT 방법론에 맞춘 실무 가이드입니다. InsightFace 인식 모델을 선정하고, 1:1·1:N 벤치마크를 설계하며, 임계값을 결정하고, InsightFace 오픈소스 팩에서 상용 모델로 전환할 시점까지 다룹니다.
ONNX 얼굴 모델을 TensorRT와 OpenVINO로 변환하기
InsightFace 스타일 ONNX 모델을 TensorRT engine과 OpenVINO IR로 변환하고 검증, 정밀도 선택, 벤치마크, 배포 점검까지 다루는 프로덕션 가이드입니다.