文件名称：mtcnn_facenet_cpp_tensorRT:使用TensorRT在NVIDIA Jetson（Nano）上进行人脸识别
文件大小：49KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 01:03:31
C++
使用TensorRT的NVIDIA Jetson（Nano）的人脸识别 带有架构的人脸识别和David Sandberg（ ）使用TensorRT和OpenCV重新训练的模型。 该项目基于FaceNet模型的输出层中所需的l2norm helper函数的实现。 链接到： 。 此外，该项目使用的改编版本进行人脸检测。 下面的更多信息。 硬件 NVIDIA Jetson Nano Raspberry Pi v2相机 如果要使用USB摄像头而不是Raspi摄像头，请在中将布尔值isCSICam设置为false。 依存关系 cuda 10.2 + cudnn 8.0 TensorRT 7.x OpenCV 4.1.1 TensorFlow r1.14（用于Python将模型从.pb转换为.uff） 更新 这个主分支现在使用Jetpack 4.4，因此依赖项已稍有更改，并且不再预先安装tens
【文件预览】：
mtcnn_facenet_cpp_tensorRT-master
----mtCNNModels()
--------README.md(54B)
----step01_pb_to_uff.py(1KB)
----LICENSE(34KB)
----imgs()
--------README.md(131B)
----src()
--------pnet_rt.cpp(6KB)
--------onet_rt.h(905B)
--------faceNet.h(2KB)
--------network.h(1000B)
--------common.h(2KB)
--------videoStreamer.cpp(3KB)
--------pBox.h(465B)
--------rnet_rt.h(843B)
--------baseEngine.h(1KB)
--------common.cpp(2KB)
--------baseEngine.cpp(4KB)
--------main.cpp(4KB)
--------faceNet.cpp(11KB)
--------videoStreamer.h(904B)
--------rnet_rt.cpp(3KB)
--------onet_rt.cpp(4KB)
--------mtcnn.h(731B)
--------network.cpp(5KB)
--------mtcnn.cpp(7KB)
--------pnet_rt.h(1KB)
----facenetModels()
--------README.md(62B)
----trt_l2norm_helper()
--------l2norm_helper.h(4KB)
--------l2norm_helper.cu(3KB)
--------l2norm_helper.cpp(5KB)
--------CMakeLists.txt(2KB)
--------README.md(143B)
----.gitignore(236B)
----CMakeLists.txt(2KB)
----README.md(7KB)