机器之心报道
项目作者:Linzaer
近日,用户 Linzaer 在 Github 上推出了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型,该模型文件大小仅 1MB,320x240 输入下计算量仅 90MFlops。项目推出不久即引起了大家的关注,登上了今天的 Github trending。
项目地址:https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
以下是作者对此项目的介绍:
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