Retinaface人脸检测网络的MNN/NCNN嵌入式部署解决方案

资源摘要信息: "Retinaface_CPP项目是一个专注于人脸检测的人工智能应用，它支持使用MNN和NCNN这两种轻量级神经网络推理框架，并且可以在Linux端进行部署。该项目包括了一个模型，能够实现对动漫卡通人物的人脸检测功能，这对于动漫创作、游戏开发以及相关领域具有较大的实用价值。 从技术角度讲，MNN（Mobile Neural Network）是由阿里巴巴开源的一个高性能推理引擎，专为移动和嵌入式设备设计，具备跨平台的特点。而NCNN是腾讯开源的移动端高性能神经网络前向推理框架，专注于手机端的图像处理。这两个框架都能在资源受限的嵌入式设备上提供有效的计算性能。 本项目为开发者提供了一个完整的Linux x86_64（ubuntu20.04）平台下的开发环境，其中包含了编译好的ncnn、MNN以及opencv库文件。开发者可以直接在该平台上进行编译测试，而无需从头开始搭建开发环境。在编译和测试的过程中，用户需要根据自己的系统环境修改makefile文件中的路径，以确保程序能够正确找到相关库文件。 项目中包含的命令行指令如下： - `make Retinaface_NCNN`：这条命令用于编译基于ncnn框架的人脸检测程序。 - `./Retinaface_NCNN test_carton.list`：这条命令用于运行ncnn版本的人脸检测程序，并传入一个包含测试图片路径的文本文件`test_carton.list`作为输入。 相似的，MNN版本的程序编译和运行指令分别为： - `make Retinaface_MNN` - `./Retinaface_MNN test_carton.list` 此外，项目还提供了构建Android C++嵌入程序的支持。开发者可以使用NDK（Native Development Kit）的19r版本来进行编译，并且设置API级别为21（对应Android 5.0版本），这样能够保证应用的兼容性和性能。 该项目的源码是开源的，意味着开发者可以在遵守开源许可协议的前提下自由地使用、修改和分发源代码。这对于希望通过开源技术快速实现人脸检测应用的开发者来说，无疑是一个宝贵的资源。 该压缩包的文件名称列表中包含的`Retinaface_CPP-master`，表明这是一个主版本的源码包，开发者可以从该目录中获取到项目的所有资源文件，包括代码、文档、模型以及预编译的库文件等。"