1樓：OS Mac
清流加一，配置不算複雜，不依賴gpu，不需要nuget。但是vs2015下坑不少，不能debug模式...
face_rect的座標有可能小於0，如果這時crop的話就會崩盤。不知道算不算bug。
識別能力很好，臉旋轉40多度都能識別出來。
但是相似度這個功能，兩個完全不一樣的臉，連光線強度都不一樣，有時候能到40%+的相似度，而同乙個人稍微擺下pose，相似度會降的比較多。所以如何判斷是不是同乙個人，缺乏乙個比較好的相似度界限，只能靠增加採集量解決，但是心裡真的沒底。
像樓上那些說降低創業門檻的，請在實際環境下用用，特別是室外。帝都夏天雷陣雨亮度堪比半夜12點。
做為吃螃蟹的人，友情提示做門禁系統不如買套市面上的掃臉機，真心費力不討好。
2樓：一枚做獵頭的姑娘
人臉識別開源界的一股清流。
檢測方面在JDA大家都報告無法復現，CNN方法又太慢（特指開源方法，各個公司應該都有很好的優化方案了）不能應用到手機端的當下，這套開源軟體的檢測模組無論在效果還是速度方面都達到了可用的程度。
對齊這塊本身比較簡單，現有的開源軟體也都能做得比較好了，隨便搞個cnn回歸一下效果就已經不錯了。
3樓：
最麻煩的是沒有訓練的code，這樣用起來限制就很多。現在正臉的model挺好的，但是沒法檢測側臉。landmark也只能檢測5個點。不知道會不會公布訓練的code。
4樓：薛Holiday
雖然這個領域還有很長的路要走，但是山世光老師無疑是這領域中的一顆閃亮的明星，關於開源這些東西，可以讓更多的小企業也能使用這項技術做出特定領域的創新。
5樓：
預計SeetaFace可以拉高人臉識別草根創業公司的下限，但是除此以外對工業界影響應該不會很大：
1. 雖然說SeetaFace是開源引擎，但是核心的內容是CNN模型引數的二進位制檔案(針對identification而論)，而SeetaFace的模型並不能像caffemodel那樣隨意拿來finetune。
2. 人臉識別應用領域還有一些更有挑戰性和現實意義的問題(比如cross-domain matching)，而SeetaFace就是乙個寫死的東西，工業界無法基於SeetaFace做出改進。有技術能力的公司還是得用自己的模型和框架來解決這些問題。
3. 想把caffe在移動裝置上跑起來更可靠的方案是OpenCV的DNN module,而seetaFace的特徵提取支援的東西還是太少，目測要加個PReLU還得自己寫。。。
另外想靠這套軟體接人臉識別專案的實驗室還是不要指望了，甲方雇個本科生呼叫一下SeetaFace的動態鏈結庫就能完事的事情就輪不到實驗室來搶飯碗了。。。
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