1. 效果先上效果，密集。2.路线pytorch2onnx解决bilinear2d上采样问题编译ncnn创建项目，导入libncnn，完善DBface的推理代码解决nms有重框的问题3. 具体事项图像预处理：((image / 255 - mean) / std).astype(np.float32)项目初始调试成功的时候，结果和DBface.pytorch推理的结果有很大差距。从以下几个方面进行了检验。后面对导出的onnx模型进行了检验对onnx2ncnn的导出进行了检
原创
2021-09-07 09:58:29
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这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型 DBFace，并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行，运行时bug解决。
01. 前言
前段时间DBFace人脸检测库横空出世，但是当时这个人脸识别模型是7M大小，几乎可以识别出世界最大自拍中的所有人像。DBFace出自国内人工智能公司深兰科技（DeepBlue），这个模型的创建者正是这个公司的两位“高手”-Libia和
原创
2021-09-11 17:51:08
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这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型 DBFace，并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行，运行时bug解决。
01. 前言
前段时间DBFace人脸检测库横空出世，但是当时这个人脸识别模型是7M大小，几乎可以识别出世界最大自拍中的所有人像。DBFace出自国内人工智能公司深兰科技（DeepBlue），这个模型的创建者正是这个公司的两位“高手”-Libia和
原创
2021-09-11 14:39:19
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这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型 DBFace，并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行，运行时bug解决。01. 前言
前段时间DBFace人脸检测库横空出世，但是当时这个人脸识别模型是7M大小，几乎可以识别出世界最大自拍中的所有人像。DBFace出自国内人工智能公司深兰科技（DeepBlue），这个模型的创建者正是这个公司的两位“高手”-Libia
原创
2021-09-11 16:45:51
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这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型 DBFace，并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行，运行时bug解决。01. 前言
前段时间DBFace人脸检测库横空出世，但是当时这个人脸识别模型是7M大小，几乎可以识别出世界最大自拍中的所有人像。DBFace出自国内人工智能公司深兰科技（DeepBlue），这个模型的创建者正是这个公司的两位“高手”-Libia
原创
2021-09-11 16:49:36
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系列文章目录【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（0）【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（1）【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（2） 文章目录系列文章目录1 C++推理流程2 关键API介绍3 DBFace推理C++代码展示4 推理结果及比较参考资料 在实际应用中，由于语
这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型DBFace，并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行，运行时bug解决。 这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型DBFace，并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行，运行时bug解决。01. 前言前段时间DBFace人脸检测库横空出世，
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2024-01-24 15:56:13
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文章目录系列文章目录1 背景1.1 ONNXRuntime简介1.2 DBFace介绍2 模型部署基本流程3 推理结果3.1 可视化检测结果3.2 推理时间参考资料 1 背景目前，随着应用场景不断丰富、算法部署技术成熟、计算平台算力增长，深度学习模型工程落地需求巨大，模型的端侧部署很有必要。DBFace官方给出了Pytorch训练以及NCNN移动端部署的代码，所以我在此基础
文章目录系列文章目录1 ONNX模型表示2 模型转换3 Python环境下的推理参考资料 上一篇博客中简单介绍了ONNXRuntime推理引擎和DBFace检测模型，这篇博客中将展示如何使用其Python API进行初步验证及推理部署。1 ONNX模型表示ONNX（Open Neural Network Exchage）是一个开源机器学习模型数据的存储标准，支持不同的人工智能框架，从而将其训练好
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2024-09-30 06:23:27
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