文件名称：BlazeFace-PyTorch:在PyTorch中实现的BlazeFace人脸检测器模型
文件大小：1.71MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 01:28:55
JupyterNotebook
Python中的BlazeFace BlazeFace是Google Research提供的一种快速，轻巧的面部检测器。 ， 预训练模型可作为Google 框架的一部分使用。 除了边界框之外，BlazeFace还可以预测脸部界标的6个关键点（2x眼睛，2x耳朵，鼻子，嘴巴）。 因为BlazeFace是为在移动设备上使用而设计的，所以预训练的模型为TFLite格式。 但是，我想从PyTorch使用它，所以我进行了转换。 注意： MediaPipe模型与BlazeFace论文中描述的模型略有不同。 它使用具有3x3内核而不是5x5的深度卷积。 它仅使用“单个” BlazeBlock，而不使用“双重” BlazeBlock。 BlazePaper论文提到该模型有两个版本，一个用于前置摄像头，一个用于后置摄像头。 此仓库仅包含前置摄像头型号，因为这是我能够为其找到经过官方培训的版本的唯一
【文件预览】：
BlazeFace-PyTorch-master
----anchorsback.npy(28KB)
----anchors.npy(28KB)
----3faces.png(18KB)
----blazefaceback.pth(581KB)
----Convert.ipynb(97KB)
----README.markdown(3KB)
----LICENSE(260B)
----Inference.ipynb(1.25MB)
----blazeface.py(18KB)
----4faces.png(22KB)
----Anchors.ipynb(12KB)
----1face.png(25KB)
----blazeface.pth(410KB)