搭建win和android端MTCNN人脸检测工程指南

资源摘要信息:"基于ncnn框架搭建win及android端的MTCNN人脸检测工程" 该工程主要涉及的技术点和知识点包括： 1. MTCNN人脸检测技术：MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种深度学习算法，用于人脸检测。它是一种级联网络，可以有效地区分人脸和其他对象，是一种非常高效和精确的检测方法。在Android和Windows平台上实现MTCNN人脸检测，需要对网络结构和算法有深入的理解。 2. ncnn框架：ncnn是腾讯开源的一个轻量级神经网络推理框架，专门为移动设备设计。它不依赖于第三方库，支持 Vulkan、OpenCL、ARM NEON 和 AVX 等指令集优化，可以充分释放CPU和GPU的计算能力，从而实现高效的推理速度。在该工程中，使用ncnn框架将Caffe模型转换为ncnn模型，并进行推理。 3. Android和Windows平台开发：该工程需要在Android和Windows平台上搭建MTCNN人脸检测工程，需要掌握相应平台的开发技术。在Android平台上，需要使用Android Studio进行开发；在Windows平台上，需要使用Visual Studio 2015进行开发。 4. Git、Cmake和Visual Studio的使用：Git用于版本控制，Cmake用于跨平台构建，Visual Studio是Windows平台的主要开发环境。这些工具的使用是进行该工程的前提条件。 5. Protobuf和opencv库：Protobuf是Caffe模型序列化的规则库，将Caffe框架转为ncnn框架模型需要用到。opencv库主要用于图像的读取操作。这两个库是该工程的重要依赖库。 6. Android和Windows平台的模型转换和测试：将Caffe模型转为ncnn模型，需要在Windows平台上进行编译，然后在Android平台上进行测试。这个过程涉及到模型的转换和平台的适配，需要一定的调试和优化。 7. 最大人脸检测测试接口：该工程新增了最大人脸检测测试接口，适用于只需检测最大单人脸的场景，对性能有所提升。 该工程的适用人群包括希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。