Характеристики

Размер весов: 42,3 МБ
Лицензия: Apache 2.0
Опубликована: 12 мая 2026

Ссылки

Hugging Face

scrfd-det-10g-GGUF

cstr

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

SCRFD det_10g в формате GGUF обнаруживает лица на изображениях и возвращает пять ключевых точек для каждого лица.

157скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это версия детектора лиц SCRFD det_10g в формате GGUF, подготовленная для CrispEmbed. Модель использует архитектуру с backbone ResNet-50 и пирамидой признаков FPN и обнаруживает лица, возвращая также пять ключевых точек на каждом лице.

Модель предназначена для обнаружения лиц на изображениях и может использоваться в системах компьютерного зрения, которым нужны координаты лиц и ориентиры для последующей обработки. В README приведено сравнение максимальных оценок на изображении Lenna 512×512 с ONNX Runtime: результаты близки, а при шаге 32 обе версии обнаруживают пять якорей с оценкой выше 0,5.

Репозиторий содержит только преобразование формата и/или квантизацию исходных весов SCRFD det_10g; архитектура и возможности модели не менялись. Лицензия — Apache-2.0, как у upstream-модели deepinsight/insightface.

Сценарии применения

обнаружение лиц на фотографиях
поиск лиц в кадрах видеонаблюдения
выделение лиц перед распознаванием или проверкой личности
определение ориентиров лица для выравнивания изображения
обнаружение лиц в приложениях компьютерного зрения на CrispEmbed

Ограничения

Опубликованная проверка паритета описывает только одно изображение Lenna размером 512×512, поэтому она не характеризует точность на разнообразных данных. README не приводит сведений о пороге детекции, скорости работы или устойчивости к различным условиям съёмки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SCRFD det_10g GGUF

GGUF format of SCRFD det_10g (Apache 2.0) for CrispEmbed.

Face detection with 5-point landmarks. ResNet-50 backbone + FPN.

Parity

Tested on Lenna (512x512):

Stride	CrispEmbed max score	ONNX Runtime max score
8	0.0438	0.0388
16	0.2631	0.2407
32	0.8002	0.8024

Both detect 5 anchors above 0.5 at stride 32.

Quick Start

Output:

License

Apache 2.0 — commercially permissive.

Provenance and EU AI Act Art. 53 note

Upstream model: deepinsight/insightface SCRFD det_10g.
Upstream licence: apache-2.0. This repository redistributes under the same terms; it grants no rights the upstream licence does not.
What was done here: format conversion and/or quantisation only (GGUF/GGML). No training, no fine-tuning, no merging, no distillation, no change to architecture, vocabulary or capability. Only the numeric representation of the upstream weights differs.
Training data: documented — where it is documented at all — by the upstream provider; see the upstream model card. No training data was used, added or selected by this repository.
Provider status: under Regulation (EU) 2024/1689 the upstream authors remain the provider of this model. Converting the serialisation format does not make this repository the provider of a new general-purpose AI model, and no such claim is made. Questions about training content, copyright policy or model capability belong upstream.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов: c5ce552