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Yolov5-face使用C++和MNN版本。

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简介：
Yolov5-face 的 C++ 实现，结合了 MNN 引擎，经过严格的测试确认能够顺利运行。该版本在 3399 设备上，能够以 100 毫秒的延迟，并以 320x240 的分辨率呈现图像。

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  • yolov5-face mnn版c++版本
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    简介：YoloV5-Face MNN C++ 版本是一款基于轻量级深度学习框架MNN优化的脸部检测模型，采用C++编写，便于在资源受限的设备上高效运行。 yolov5-face c++ mnn版在3399设备上测试成功，在分辨率320*240下耗时100ms。
     
  • Yolov5-Face: YOLOv5人脸检测
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    Yolov5-Face是基于YOLOv5架构优化的人脸检测模型，专为实时性和准确性而设计，在各种应用场景中展现出卓越性能。 Yolov5-face 是一种实时且高精度的人脸检测工具，在VGA分辨率下进行单尺度推理（最大边等于640）。以下是几种方法的比较： - DSFD (CVPR19) 使用ResNet152，参数量为71.39M，计算量为259.55G。 - 视网膜面部 (CVPR20)，基于ResNet50模型，其准确率为94.92%，召回率是91.90%，而它的计算量仅为37.59G。 - 火腿盒 (CVPR20) 使用了ResNet50模型, 具有更高的精确度为 95.27% 和较高的召回率为 93.76%, 计算量是43.28G。 - 蒂娜脸 (Arxiv20)，基于ResNet50，具有最高的准确率和召回率分别为95.61%与94.25%，计算量为172.95G。 - SCRFD-34GF(Arxiv21) 使用瓶颈研究模型, 具有最高精确度 96.06 和较高的召回率为 94.92，参数量仅为34.1M。
     
  • 使用 YOLOv5 6.0 版本和 YOLOv5-Nano 训练自定义数据集
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    本文介绍了如何利用YOLOv5最新版本（6.0）及其Nano模型对自定义数据集进行训练，适用于快速部署的小型项目。 使用yolov5 6.0 版本的yolov5-nano模型训练自己的数据集非常直接，只需包含你的数据集即可开始训练。参考相关文档进行必要的配置更改。
     
  • Yolov5支持Python3.6版本，当前官方使用3.8版本。
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    本项目基于Python 3.6开发，兼容最新官方推荐的3.8版本。采用YOLOv5模型进行高效目标检测任务，适用于多种应用场景。 Yolov5支持Python3.6版本，目前官方使用的版本是3.8。
     
  • FACE标准版本2.1
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    《FACE标准版本2.1》是针对航空电子系统软件架构制定的一套开放性标准规范，旨在提高软件互操作性和重用性，促进产业合作与技术创新。 未来机载能力架构（Future Airborne Capability Environment, FACE）是一个旨在促进航空电子系统互操作性和可扩展性的标准框架。它通过定义一组通用接口和服务来支持模块化软件开发，从而降低系统的复杂性并提高灵活性与适应性。FACE标准有助于简化新功能的集成，并为国防和商业市场提供了一种标准化的方法以加速技术进步。 以上是根据您提供的关键词“未来机载能力境FACE”进行扩展描述的内容，若有关于具体应用或细节需要进一步说明，请告知以便继续优化内容。
     
  • Yolov5-Deepsort-Inference: 使用YOLOv5和Deepsort的推断
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    简介：该项目提供了一个使用YOLOv5目标检测模型与DeepSort跟踪算法进行物体实时追踪的解决方案。代码仓库包括了从视频流中提取、识别并持续追踪移动对象的功能，适用于需要高效且准确的目标追踪的应用场景。 本段落介绍一个使用YOLOv5 3.0版本的项目（注意：4.0版本需要替换掉models和utils文件夹）。该项目结合了YOLOv5与Deepsort，实现了车辆和行人的追踪及计数功能，并将代码封装成检测器类，便于集成到其他项目中。最终效果通过一个名为Detector的类实现： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): ``` 这个初始化方法负责模型的加载和配置构建，方便用户直接使用。
     
  • yolov5.zip: 使用C++进行Yolov5 ONNX模型推理
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    简介：本文提供了一个使用C++实现的YOLOv5 ONNX模型推理项目，代码位于yolov5.zip文件中，适用于需要高性能推理的应用场景。 如何将yolov5的pytorch模型转换为onnx，并使用python, c++ 和 java进行推理。
     
  • Face-API.js使用的模型
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    Face-API.js是一款基于Web浏览器的人脸识别JavaScript库，其使用的模型能够精准地检测图像或视频流中的人脸特征和表情。 在现代计算机视觉领域，人脸识别技术已经成为不可或缺的一部分。随着JavaScript在Web开发中的广泛应用，开发者们也开始寻求在浏览器环境中实现这一技术。face-api.js就是这样一款库，它允许开发者在浏览器中进行人脸识别，包括人脸检测、表情识别、年龄性别识别以及人脸识别等任务。本段落将详细讲解如何利用face-api.js来使用这些模型。 我们需要了解face-api.js的核心概念：模型。在face-api.js中，模型是由多个文件组成的，这些文件通常以-shard1等形式命名，表示模型权重的分片。例如，`age_gender_model-shard1`、`face_expression_model-shard1`等，这些文件是预先训练好的神经网络模型，用于特定的任务，如年龄和性别识别、表情识别等。 1. **人脸检测（Face Detection）**：在face-api.js中，使用`ssd_mobilenetv1_model`进行人脸检测。这是一个基于Single Shot MultiBox Detector (SSD) 的模型，并经过MobileNetV1的预训练网络进行迁移学习，能够在图像中快速准确地定位出人脸的位置。 2. **人脸关键点检测（Face Landmarks Detection）**：`face_landmark_68_model`和`face_landmark_68_tiny_model`是两个用于检测68个人脸特征点的模型。前者提供更精确的定位，而后者则更加轻量级，适合实时应用。这些关键点可以用于后续的面部分析，如表情识别和面部对齐。 3. **表情识别（Face Expression Recognition）**：通过`face_expression_model-shard1`能够识别七种基本表情（开心、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶和中性）。通过对关键点的检测与分析，模型可以判断出人脸的情绪状态。 4. **年龄和性别识别（Age and Gender Recognition）**：使用`age_gender_model-shard1`来预测人脸的年龄和性别。通过对面部特征的学习，该模型能够推断个体的大致年龄范围及性别信息。 5. **人脸识别（Face Recognition）**：`face_recognition_model-shard1`与`face_recognition_model-shard2`用于计算两张人脸之间的相似度，并实现人脸识别或验证功能。通常先提取深度特征向量，然后通过比较两个特征向量的余弦相似度来确定是否为同一人。 在实际应用中，开发者需要首先加载模型，这涉及到模型权重文件的读取和解析。face-api.js提供了便捷的方法如`loadFaceDetectionModel`、`loadFaceLandmarkModel`等用于分别加载对应的任务模型。完成加载后即可调用相应的API进行预测操作。 通过提供一系列预训练好的模型，face-api.js使得JavaScript开发者能够在浏览器环境中轻松实现复杂的人脸识别任务，并极大地拓展了Web应用的可能性。然而，在实际使用过程中需要注意性能优化问题，例如可以通过异步方式（如利用Web Workers）来加载和运行模型，或者选择更小的模型以提高效率。同时由于涉及个人隐私信息处理的问题，必须遵守相关的法律法规确保用户数据的安全与隐私保护措施到位。
     
  • YOLOv5-ML.NET: Yolov5-Nano 6.0版本
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    YOLOv5-ML.NET是基于Yolov5-Nano模型优化后在ML.NET上的实现，适用于资源受限环境中的实时目标检测。 YOLOv5-ML.NET 使用 yolov5-nano 6.0 版本，在 C# 中通过 ML.NET 读取由 yolov5-nano 生成的 ONNX 模型。
     
  • Pytorch版本的VGG-Face模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的VGG-Face模型，适用于人脸识别和身份验证任务。该模型在大规模人脸数据集上进行了预训练，能够有效提取面部特征并应用于各种应用场景。 VGG-Face模型的Pytorch版本可以直接通过`torch.load(VGG_FACE_LOCATION)`读取。该模型基于千万张人脸数据进行训练。