背景介绍
人脸检测模块：人脸检测模块利用目标检测算确定图像中是否存在人脸目标，并准确地标出其位置； 人脸特征模块：人脸特征模块以检测模块检测得到的人脸图像作为输入，通过深度学习模型提取具有高度辨识性的人脸特征向量； 向量检索模块：计算特征向量和特征底库的相似度，从而得到对应目标的身份ID
下面就从零开始，基于PaddleX体验人脸识别产线：
安装 根据设备选择安装 PaddlePaddle
# cpupython -m pip install paddlepaddle==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 11.8 的机器环境python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 12.3 的机器环境python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b2 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/
pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0b2-py3-none-any.whl快速体验
from paddlex import create_pipelinepipeline = create_pipeline(pipeline="face_recognition")index_data = pipeline.build_index("face_demo_gallery", "face_demo_gallery/gallery.txt")output = pipeline.predict("./face_demo_gallery/test_images/", index=index_data)for res in output:res.print()res.save_to_img("./output/")
上述代码中：
首先使用产线名称调用create_pipeline()方法实例化产线对象；
然后调用build_index()方法构建人脸特征向量库；
最后即可使用predict()方法进行预测，对于预测结果支持print()方法进行打印，以及save_to_img()方法进行可视化并保存为图片。
二次开发
如果对产线的预训练模型效果满意，可以直接对产线进行高性能推理/服务化部署/端侧部署，如果不满意，您也可以使用 PaddleX 进行便捷高效的二次开发，使用自己场景的数据对模型微调训练获得更优的精度。
基于 PaddleX 便捷的二次开发能力，使用统一命令即可完成数据校验、模型训练与评估推理，无需了解深度学习的底层原理，按要求准备好场景数据，简单运行命令即可完成模型迭代，此处以人脸检测模型训练为例：
python main.py -c paddlex/configs/face_detection/PicoDet_LCNet_x2_5_face.yaml \-o Global.mode=train \-o Global.dataset_dir=./dataset/widerface_coco_examples
上述命令中，首先指定所用模型的配置文件（此处为PicoDet_LCNet_x2_5_face.yaml），然后选择模式为模型训练：-o Global.mode=train，再指定数据集路径：-o Global.dataset_dir 即可。
更多参数也可以继续在命令中追加参数设置：如指定前 2 卡 gpu 训练：-o Global.device=gpu:0,1；设置训练轮次数为 10：-o Train.epochs_iters=10。此外，相关参数均可通过修改.yaml配置文件中的Global和Train的具体字段来进行设置。
其余更详细的使用方法及产线部署、自定义数据集相关的内容，请参考PaddleX官方教程文档：
人脸识别产线使用教程
人脸特征模块使用教程
人脸检测模块使用教程
