Pytorch_Retinaface-master-2021.8.23.zip
Retinaface人脸检测最新code
基于基础网络MobileNet的SSD框架 采用Android实现目标检测 采用NCNN框架加速
采用目前最好的人脸检测算法Centerface 在Android Studio 4平台下实现,需要用到OpenCV4 核心算法部分用C++实现
本相机标定工具名字是GML,非常有用,测量很准确。 采用OPENCV编写,是安装在Windows平台的软件。 本工具非常好用,有使用说明文档。 需要的朋友可以免费下载。
MTCNN,Multi-task convolutional neural network(多任务卷积神经网络) 将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起,基于cascade框架。总体可分为PNet、RNet、和ONet三层网络结构 在VS2015开发环境下并且配合OPENCV3.0以上可以直接运行
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。 基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP