轻量级高精度人脸关键点检测技术发布

资源摘要信息:"本资源集主要涉及自研的人脸关键点检测技术，实现了轻量级高精度的人脸关键点识别系统。该系统能识别出98个关键点，模型大小控制在700多KB以内，即使在手机CPU环境下，处理速度也能达到3毫秒以内，非常适合移动设备上的人脸分析应用。本资源集包含了人脸关键点检测模型、训练代码、推理代码、人脸检测与关键点综合示例代码以及与yolov5人脸检测框架相结合的onnx到ncnn模型转换代码。" 知识点详细说明: 1. 人脸关键点检测技术: 人脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在定位人脸图像中关键的面部特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等的轮廓位置。本资源集提到的系统可以识别出98个关键点，这代表了相当高精度的检测能力，可以用于生成精确的人脸表情、姿态信息等。 2. 轻量级模型设计: 在保持高精度的同时，模型大小只有700多KB，这样的设计是为了适应移动设备和嵌入式系统等对资源有限制的环境。轻量级模型设计通常涉及到模型压缩、剪枝、量化等技术，以达到优化模型大小和运行效率的目的。 3. 多种环境的适用性: 资源集中的模型不仅能在桌面级CPU上运行，而且已经适配了移动设备的CPU环境，处理速度达到了3毫秒以内。这表示该模型在不同性能的计算设备上都具有良好的适用性和实时性。 4. 人脸跟踪算法: 带有集成的人脸跟踪算法，这说明模型能够处理动态场景下的人脸识别问题，可以持续追踪人脸特征点的位置变化，对于视频序列的人脸分析尤为重要。 5. 训练与推理代码: 提供了train_lbg_box_new.py训练代码和demo_v5_face.py推理代码。这表明资源集不仅提供了训练好的模型，还允许用户进行自己的训练或进一步研究和开发。推理代码允许用户在自有的图像或视频上运行模型，实现关键点检测功能。 6. 示例代码与集成: 提供了人脸检测、人脸关键点综合示例代码，如demo_v5_nopad_last.py，以及与yolov5人脸检测框架相结合的onnx到ncnn模型转换代码。这些示例代码和集成工具极大地方便了开发者在不同环境和框架下进行人脸检测和关键点分析的应用开发。 7. ncnn与mnn算法和框架: 资源集的标签提到了mnn，这是一种高效的神经网络推理框架，设计用于移动设备上进行轻量级、高性能的深度学习推断。ncnn是一种针对移动平台优化的神经网络前向推理框架。本资源集可能包含了与这些框架兼容的转换和运行代码，使得模型能够在移动端得到有效的应用。 8. 代码转换工具: 资源集包括了yolov5 face onnx转ncnn代码以及人脸关键点onnx转ncnn代码，这说明资源集支持从通用深度学习框架的模型格式（如ONNX）向移动端推理框架格式（如ncnn）的转换。这有助于开发者将训练好的模型部署到移动端，充分利用移动端的计算资源。 总结，本资源集提供了一系列实用的工具和代码，旨在帮助开发者在各种环境下实现高效、实时的人脸关键点检测功能，这对于人机交互、生物识别、表情分析等应用场景具有极高的应用价值。