一周 GitHub 开源项目推荐
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一款超轻量级通用人脸检测模型，大小仅 1MB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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