FaceNet
Modèle Google de 2015 qui a révolutionné la reconnaissance faciale via embeddings.
📖 Définition complète
FaceNet, présenté par Google en 2015, a été le premier modèle à apprendre directement un embedding facial optimisé pour la similarité (et non pour la classification). Il a atteint 99,6% de précision sur le benchmark LFW. Son principe — la « triplet loss » — est encore utilisé aujourd'hui.
💡 Exemple concret
Google Photos utilise FaceNet pour regrouper automatiquement les photos d'une même personne dans votre bibliothèque.
🔗 Voir aussi
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