BlazeFace人脸检测器模型，在PyTorch框架中得以实现。

简介：
Python中的BlazeFace是Google Research提供的，是一种高效且轻便的面部检测器。该模型经过预训练，可以作为Google框架的一部分进行应用。 此外，BlazeFace不仅能够提供边界框定位，还能预测脸部关键点的六个坐标，具体包括两只眼睛、两只耳朵、鼻子和嘴巴的位置。鉴于BlazeFace的设计目标是适用于移动设备，因此其预训练模型采用了TFLite格式。然而，我希望能够在PyTorch中使用该模型，因此我对其进行了相应的转换。值得注意的是，MediaPipe模型与BlazeFace论文中所描述的模型存在一些差异。 尤其是深度卷积核方面，MediaPipe使用了3x3内核，而BlazeFace则采用5x5内核。 另外，MediaPipe仅使用“单层”BlazeBlock结构，而未采用“双层”BlazeBlock结构。 BlazePaper论文指出该模型存在两个版本：一个适用于前置摄像头，另一个适用于后置摄像头。目前这个仓库仅包含针对前置摄像头的型号信息，因为我能够找到的经过官方培训的版本仅限于此类型。