Face-Detector - 超轻量级通用人脸检测模型


MIT
跨平台
Python

软件简介

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。