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InsightFace准备部署模型

InsightFace
- （1）官方库中提供的*.pt通过导出ONNX模型操作后，可进行部署；
- （2）开发者基于自己数据训练的InsightFace模型，可按照导出ONNX模型后，完成部署。

支持模型列表

目前FastDeploy支持如下模型的部署

以ArcFace为例: 访问ArcFace官方github库，按照指引下载安装，下载pt模型文件，利用 torch2onnx.py 得到onnx格式文件。

下载ArcFace模型文件

Link: https://pan.baidu.com/share/init?surl=CL-l4zWqsI1oDuEEYVhj-g code: e8pw

导出onnx格式文件

PYTHONPATH=. python ./torch2onnx.py ms1mv3_arcface_r100_fp16/backbone.pth --output ms1mv3_arcface_r100.onnx --network r100 --simplify 1

为了方便开发者的测试，下面提供了InsightFace导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。（下表中模型的精度来源于源官方库）其中精度指标来源于InsightFace中对各模型的介绍，详情各参考InsightFace中的说明