Facet.AI 是一家商业级规模图片处理服务商，开发了一个由 AI 驱动、可以使用 API 访问的图片工具，针对需要编辑大量图片的商业级使用场景而设计。该工具的功能类似于 Snapchat 的照片滤镜、Adobe Lightroom 的批量编辑、Photoshop 的灵活度以及 Figma 的协作能力的结合
Facets Dive 是 Facets 工具中的一个功能，可以让用户更加清晰地洞察数据，甚至还能让用户通过缩放来查看某一特定的数据 [0]。具体来说，Facets Dive 可以按照行和列来撷取数据中一个小的“facet”，观察它在所有特征值中的情况。这就像是在网购一双鞋，然后通过过滤工具筛选大小、品牌和颜色一样。Facets Dive 的界面被拆分成了 4 个部分：主空间中间是数据的一个可以缩放预览，左侧的面板是可以调整数据筛选项、布局、颜色的各项参数，再下面紧邻的是数据图例，右面远处是某一行数据的详细信息。用户可以点击任意一行数据，然后查看该点处数据的详细情况
FaceNet 是 Facet.AI 开发的一个系统，可以直接学习从人脸图像到欧几里德空间的映射，即直接将人脸映射到欧几里得空间。在欧几里德空间中，距离直接对应于人脸相似性的度量。一旦这个空间产生，使用标准技术，将 FaceNet 嵌入作为特征向量，就可以很容易地实现人脸识别、验证和聚类等任务。FaceNet 使用经过训练的深度卷积网络来直接优化嵌入本身，而不是像以前的深度学习方法那样使用中间瓶颈层
在人脸识别中，姿势和光照一直是一个长期存在的问题。FaceNet 具有光照和姿态不变性，可以在不同姿势和光照组合下对同一对人脸与不同人的人脸之间的距离进行输出。0.0 的距离表示面是相同的，4.0 对应的是相反的，两个不同的身份。阈值为 1.1 可以正确地对每一对进行分类
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