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正如其论文名所说面向边缘设备的轻量且快速的人脸检测器。值得一提的是，上述评测是在Python下做的，转成C++代码应该能获得更高的速度。不止是快，作者指出，LFFD不仅仅适用于人脸检测，实则是通用的一类目标检测器，也同样可扩展到行人检测、人头检测、车辆检测等。
正如其论文名所说面向边缘设备的轻量且快速的人脸检测器。值得一提的是，上述评测是在Python下做的，转成C++代码应该能获得更高的速度。不止是快，作者指出，LFFD不仅仅适用于人脸检测，实则是通用的一类目标检测器，也同样可扩展到行人...
开源代码CenterFace:解读轻量级anchor_free人脸检测器.在不受限制的环境中，人脸检测始终部署在边缘设备上，这些设备的内存存储空间有限且计算能力较低。.本文提出了一种名为CenterFace的单阶段方法，该方法可以实时，高精度，同时预测面部框和界标位置。.所...
1.RefineDetLite达到了AP26.8，加上作者提出的训练策略，可以达到29.6，在轻量级目标检测网络中是最高的精度。.2.ThunderNet是之前最优秀的轻量级算法（出自旷视），但该文的训练策略也可以用于ThunderNet，单纯比算法，可能ThunderNet更优秀！.希望以后会有更多的...
[论文理解]LFFD:ALightandFastFaceDetectorforEdgeDevices目标检测：YOLOV3论文解读YOLOv3论文翻译及解读今日推荐超实惠服务器周排行432AllO`oneDataStructure全O(1)的数据结构龙书11并行和数据局部性优化-5汉诺塔问题的迭代与...
Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读，训练更快的RNN多标签学习多标签分类问题（也称细粒度分类），通常有两种解决方案，即转换为多个单标签分类问题，或者直接联合研究。前者，可以训练多个分类器，来判断该维度属性的是否，损失函数常使用
与LFFD相比，LFD主要具有以下提升：.相比LFFD用MXNet部署，LFD使用PyTorch部署，这对于大多数人更为很友好；.LFFD仅用于单类检测，而LFD则支持多类检测；.更高的精度和更低的延迟推理；.作者维护了一个wiki，能够帮助全面了解LFD并掌握代码；.LFD的性能已在许多...
在上一篇文章中，我们回顾了人脸识别算法的发展历程，介绍了人脸识别算法从传统机器学习算法到现在的深度学习算法的演进历程。接下来，我们将详细介绍一下人脸识别常见的应用方式，以及现在主流的人脸识别算法。1.人脸识别的主要应用方式为了讲清楚人脸识别算法的设计思路，有必要首先...
正如其论文名所说面向边缘设备的轻量且快速的人脸检测器。值得一提的是，上述评测是在Python下做的，转成C++代码应该能获得更高的速度。不止是快，作者指出，LFFD不仅仅适用于人脸检测，实则是通用的一类目标检测器，也同样可扩展到行人检测、人头检测、车辆检测等。
正如其论文名所说面向边缘设备的轻量且快速的人脸检测器。值得一提的是，上述评测是在Python下做的，转成C++代码应该能获得更高的速度。不止是快，作者指出，LFFD不仅仅适用于人脸检测，实则是通用的一类目标检测器，也同样可扩展到行人...
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