一款超轻量级通用人脸检测模型（模型文件大小仅 1MB，320x240 输入下计算量仅 90MFlops），适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC。
Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
超轻量级通用人脸检测模型
该模型设计是针对边缘计算设备或低算力设备（如用 ARM 推理）设计的一款实时超轻量级通用人脸检测模型，旨在能在低算力设备中如用ARM进行实时的通用场景的人脸检测推理，同样适用于移动端环境（Android & IOS）、PC 环境（CPU & GPU )。有如下几个特点：
- 在模型大小方面，默认 FP32精 度下（.pth）文件大小为 1.1MB，推理框架int8量化后大小为 300KB 左右。
- 在模型计算量方面，320x240 的输入分辨率下仅 90~109 MFlops 左右，足够轻量。
- 模型设计有两个版本，version-slim（主干精简速度略快），version-RFB（加入了修改后的 RFB 模块，精度更高）。
- 提供了 320x240、640x480 不同输入分辨率下使用 widerface 训练的预训练模型，更好的工作于不同的应用场景。
- 无特殊算子，支持 onnx 导出，便于移植推理。
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很多手机图片管理应用都开始集成人脸识别功能。一提到人脸识别，模式识别，滤波，BlahBlah 一堆复杂的技术名字戳入脑海中，立刻觉得这玩意儿没法碰，太玄乎了。其实Android SDK从1.0版本中（API level 1）就已经集成了简单的人脸识别功能，通过调用FaceDetector 我们可以在Android平台上实现Bitmap多人脸识别（一张图中有多个人脸出现的话）。周五啦，我就简简单
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libfacedetection 第三代终于开源，小弟我赶紧屁颠屁颠的去看了一下，确实很厉害。libfacedetection v3在不增加资源消耗的清情况下，相比libfacedetection v2增加了人脸特征点的回归，可以看作是一个轻量级的MTCNN。想到github上面同样还有一个很牛逼的ultra-light-generic-face-detector，于是心血来潮想去对比
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A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices pip install mxnet-cu100 0是负样本，1是正样本 ret, buf = cv2.imencode(self.compression_mode, im, self.encode_params) if buf is None or buf.size ==
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1.接口描述 对照片中的人脸进行检测，返回人脸数目和每张人脸的位置信息 图片要求 格式为 JPG（JPEG），BMP，PNG，GIF，TIFF 宽和高大于 8px，小于等于4000px 小于等于 5 MB 请求方式： POST 请求URL： https://cloudapi.linkface.cn/face/face_detect 2.请求参数 字段 类型 必需 描述 api_id string
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问题内容： 我正在尝试在android上进行人脸检测，并且正在遵循指南http://www.richardnichols.net/2011/01/java- facial-recognition-haar-cascade-with-jjil- guide/ 但是在android上。当我做 尽管确切的代码使用netbeans代码返回了2张面孔，但pushAndReturn似乎只从Android图像上
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调用人脸检测接口,返回人脸检测的结果 requestsyntax image = Image(uri="fds://cnbj2.fds.api.xiaomi.com/vision-test/test_img.jpg") detect_faces_request = DetectFacesRequest(image) faces_list = vision_client.analysis_faces
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请求URL /api/v1/vision/face-analysis 请求方法 POST Header Content-Type application/json body请求体 { "Image": {"Content": "base64 image string"} } 返回结果 { "faceInfo": [{ "facePos": {
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主要内容：第1步：加载OpenCV本机库,第2步：实例化CascadeClassifier类,步骤3：检测脸部包的类包含使用系统摄像头捕获视频的类和方法。 让我们来看看它是如何做到这一点。 第1步：加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时，需要做的第一步是使用加载OpenCV本地库。加载OpenCV本机库，如下所示。 第2步：实例化CascadeClassifier类 包的类用于加载分类器文件。 通过传递xml文件来实例化这个类，如下所示。 步骤3：检测脸部 可以使用类的方
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以下程序演示如何使用系统相机检测脸部并使用JavaFX窗口显示脸部。 参考以下示例代码 - 执行上面示例代码，得到以下结果 - 系统提示：头像太丑，无法显示…