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title: CAT_FACE_FEATURE_EXTRACT
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  - face-recognition
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  - pytorch
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  - Pytorch
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stars: 4
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# CAT_FACE_FEATURE_EXTRACT

> CAT_FACE_FEATURE_EXTRACT - IoT-Edge 在 ModelScope 开源的模型。获取512维猫脸特征，可进一步进行猫脸比对

IoT-Edge/CAT_FACE_FEATURE_EXTRACT 是 ModelScope 魔搭社区上的face-recognition模型，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: IoT-Edge/CAT_FACE_FEATURE_EXTRACT
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: face-recognition
- **Downloads**: 269
- **Stars**: 4
- **Last updated**: 2023-12-12

Source: https://www.modelscope.cn/models/IoT-Edge/CAT_FACE_FEATURE_EXTRACT

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[视觉模型边缘+端侧部署指南](https://modelscope.cn/brand/view/ai_porting_kit)  

[阿里云免费0代码开发10+种主流芯片的c++硬件加速SDK/性能评估/寒武纪/瑞芯微/Sigmastar/算能/君正/清微/Nvidia/等其他主流芯片](https://iotedge.console.aliyun.com/algorithm/modelManage)  

部署问题加算法开发平台开发者联盟群钉钉：49280002751
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# 猫脸特征提取
猫脸识别模型是一个基于Arcface架构的用于识别猫咪身份的模型。

## 5点猫脸关键点
依次为左眼 右眼 鼻子 左嘴角 右嘴角

## 模型描述
模型的输入为经过关键点对齐后的猫脸图片（112x112）,对齐方式与人脸略有不同。输出为512维的特征向量，该向量可以作为该图片的特征与其他图片的特征进行相似度比较。
模型基于resnet10架构，是一款轻量小模型。
由于猫脸数据集有限，我们使用人脸数据集进行模型预训练，之后在猫脸数据集进行finetune，从而大幅提升了模型的准确率。

## 目标场景
家用宠物识别机，智能猫咪喂食器等。

### 模型局限性以及可能的偏差

- 输入图像猫脸存在较大旋转角度时，模型输出特征可能会输出错误
- 高度运动模糊的情形下，模型输出特征可能会输出错误
- 模型训练时主要基于单帧图像，在视频数据上，建议进行帧间点位平滑后处理。

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