最近研究了一下兩大開源人臉識別算法：insightface和facenet，包括算法效果與性能，facenet使用的是較早的softmax,Python3環(huán)境，基于tensorflow實(shí)現(xiàn)；insightface使用的是18年出的arcface，Python2環(huán)境，基于mxnet實(shí)現(xiàn)。關(guān)于不同loss函數(shù)的區(qū)別，可以參看人臉識別損失函數(shù)綜述（附開源實(shí)現(xiàn)）

算法效果比較

算法層面上，使用最新的arcface比相對較早的facenet的效果是要好的，在megaface這個(gè)高難度賽事上也證明了這一點(diǎn)。在lfw數(shù)據(jù)集和我們自己的數(shù)據(jù)集上做了測試，insightface的效果是比facenet要好的。

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算法性能比較

真的到項(xiàng)目里面的時(shí)候，不僅僅要考慮準(zhǔn)確率的問題，還要考慮速度等性能問題，基于12G顯存的GPU簡單跑了一下兩個(gè)模型的service，得出的結(jié)果如下：

可以說無論是效果還是性能，insightface都比facenet占有明顯的優(yōu)勢。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的insightface和facenet效果+性能比较的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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